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高光谱异常检测算法研究
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高光谱异常检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
　　1.1 研究背景和意义第16-17页
　　1.2 国内外研究现状第17-20页
　　1.3 本文主要研究内容第20-22页
第二章 高光谱图像特征提取第22-32页
　　2.1 特征提取的必要性第22-23页
　　2.2 线性特征提取第23-26页
　　　　2.2.1 线性混合光谱模型第23-24页
　　　　2.2.2 主成分分析法第24-26页
　　2.3 非线性特征提取第26-30页
　　　　2.3.1 核函数理论第26-27页
　　　　2.3.2 核主成分分析法第27-30页
　　2.4 本章小结第30-32页
第三章 高光谱异常检测基本原理第32-46页
　　3.1 基于广义似然比检验的RX算法第32-34页
　　　　3.1.1 NP准则与似然比检验第32-33页
　　　　3.1.2 RX算法第33-34页
　　3.2 基于核函数理论的KRX算法第34-37页
　　3.3 基于背景模型估计的LAKDE算法第37-41页
　　　　3.3.1 基于背景模型估计的广义似然比检验第37-38页
　　　　3.3.2 核密度估计第38-39页
　　　　3.3.3 基于核密度估计的异常检测第39-41页
　　3.4 实验仿真与分析第41-44页
　　3.5 本章小结第44-46页
第四章 基于相关性度量的异常检测算法第46-60页
　　4.1 CCA与KCCA第46-52页
　　　　4.1.1 典型相关分析第46-48页
　　　　4.1.2 核典型相关分析第48-50页
　　　　4.1.3 针对高光谱图像的处理方法第50-52页
　　4.2 奇异值分解与目标提取第52-54页
　　　　4.2.1 奇异值分解与重构第52页
　　　　4.2.2 目标信息的提取第52-54页
　　4.3 实验仿真与分析第54-59页
　　　　4.3.1 算法流程第54-55页
　　　　4.3.2 仿真与结果分析第55-59页
　　4.4 本章小结第59-60页
第五章 基于异常分量提取的异常检测算法第60-80页
　　5.1 非线性独立分量分析第60-66页
　　　　5.1.1 ICA基本模型第60页
　　　　5.1.2 数据的预处理第60-61页
　　　　5.1.3 基于非高斯性的特征提取第61-66页
　　5.2 基于异常分量提取的高光谱异常检测第66-72页
　　　　5.2.1 基于特征选择的并行算法第66-70页
　　　　5.2.2 基于OSP的串行算法第70-72页
　　5.3 实验仿真与分析第72-78页
　　　　5.3.1 ROC曲线第72-73页
　　　　5.3.2 仿真与结果分析第73-78页
　　5.4 本章小结第78-80页
第六章 总结与展望第80-82页
　　6.1 总结第80-81页
　　6.2 展望第81-82页
参考文献第82-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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