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高光谱图像解混算法研究
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高光谱图像解混算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
　　1.1 课题背景及研究意义第8-10页
　　　　1.1.1 课题来源第8页
　　　　1.1.2 课题背景及研究意义第8-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　1.3 主要研究内容及论文结构第12-14页
第2章 光谱解混基础第14-29页
　　2.1 引言第14页
　　2.2 高光谱混合模型第14-15页
　　　　2.2.1 高光谱混合原理第14-15页
　　　　2.2.2 光谱线性混合模型第15页
　　2.3 高光谱解混数学基础第15-24页
　　　　2.3.1 凸面几何学第16-18页
　　　　2.3.2 非负矩阵分解第18-20页
　　　　2.3.3 交替方向乘子法第20-24页
　　2.4 光谱解混数据来源第24-27页
　　　　2.4.1 仿真数据的构造第24-26页
　　　　2.4.2 真实数据的来源第26-27页
　　2.5 光谱解混评价指标第27-29页
第3章 鲁棒最小体积外包单纯形解混算法第29-52页
　　3.1 引言第29页
　　3.2 最小体积外包单纯形算法第29-32页
　　3.3 鲁棒最小体积外包单纯形解混算法第32-38页
　　　　3.3.1 鲁棒最小体积外包单纯形解混算法模型的建立第32-34页
　　　　3.3.2 鲁棒最小体积外包单纯形解混算法的求解第34-37页
　　　　3.3.3 鲁棒最小体积外包单纯形解混算法参数的自适应调节方法第37-38页
　　3.4 仿真实验第38-51页
　　　　3.4.1 人造数据仿真实验第38-49页
　　　　3.4.2 真实数据仿真实验第49-51页
　　3.5 本章小结第51-52页
第4章 基于非负矩阵分解的光谱解混算法第52-70页
　　4.1 引言第52页
　　4.2 基于1_l图的物质相关性非负矩阵分解解混算法第52-63页
　　　　4.2.1 物质相关性正则项与1_l图介绍第52-54页
　　　　4.2.2 基于1_l图的物质相关性估计方法第54-56页
　　　　4.2.3 基于1_l图的物质相关性非负矩阵分解解混算法模型与求解第56-58页
　　　　4.2.4 算法收敛性证明第58-61页
　　　　4.2.5 算法的实施流程与算法细节处理第61-63页
　　4.3 仿真实验第63-69页
　　　　4.3.1 人造数据仿真实验第63-66页
　　　　4.3.2 真实数据仿真实验第66-69页
　　4.4 本章小结第69-70页
第5章 基于稀疏回归的光谱解混算法第70-96页
　　5.1 引言第70页
　　5.2 稀疏解混算法第70-76页
　　　　5.2.1 稀疏解混算法的一般模型第71-72页
　　　　5.2.2 添加空间信息正则项的稀疏解混算法第72-76页
　　5.3 基于超图正则项的稀疏解混算法第76-86页
　　　　5.3.1 超图第76-79页
　　　　5.3.2 超图正则化的稀疏解混算法模型第79-82页
　　　　5.3.3 超图正则化的稀疏解混算法的求解第82-86页
　　5.4 仿真实验第86-95页
　　　　5.4.1 人造数据仿真实验第86-93页
　　　　5.4.2 真实数据仿真实验第93-95页
　　5.5 本章小结第95-96页
结论第96-98页
参考文献第98-105页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第105-107页
致谢第107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。
 
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