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高光谱图像监督分类技术及其在画类文物保护中的应用

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高光谱图像监督分类技术及其在画类文物保护中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-12页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 研究内容第10-11页
  1.3 本文结构第11-12页
第二章 高光谱技术研究现状及其主要特点第12-19页
  2.1 高光谱技术研究现状第12-15页
    2.1.1 高光谱图像技术的发展第12页
    2.1.2 高光谱图像技术的发展第12-14页
    2.1.3 高光谱图像数据分析研究现状第14-15页
  2.2 高光谱图像主要特点第15-18页
  2.3 本章总结第18-19页
第三章 基于高光谱图像的特征提取第19-27页
  3.1 高光谱图像的预处理第19页
  3.2 基于高光谱图像的光谱特征获取第19-23页
    3.2.1 主成分分析第19-21页
    3.2.2 最小噪声分离变换第21-22页
    3.2.3 奇异值分析第22-23页
  3.3 基于高光谱图像的空间特征提取第23-26页
    3.3.1 基于图像的奇异值分析第23-25页
    3.3.2 基于卷积神经网络的高光谱图像空间特征提取第25-26页
  3.4 本章总结第26-27页
第四章 基于高光谱图像数据的监督分类方法第27-36页
  4.1 高光谱图像分类一般流程第27-28页
  4.2 高光谱图像数据监督分类算法第28-34页
    4.2.1 支持向量机第28-30页
    4.2.2 人工神经网络第30-32页
    4.2.3 偏最小二乘法第32页
    4.2.4 深度置信网第32-34页
  4.3 分类评价标准第34-35页
  4.4 本章总结第35-36页
第五章 高光谱技术在画类文物保护中的应用第36-55页
  5.1 基于近红外高光谱技术的壁画起甲病害分析第36-42页
    5.1.1 壁画类文物主要病害分析第36-37页
    5.1.2 壁画近红外高光谱图像数据采集与分析第37-39页
    5.1.3 基于近红外高光谱技术的壁画起甲病害风险分析第39-42页
  5.2 基于可见光高光谱图像的建筑彩画离骨病害分析第42-49页
    5.2.1 木质建筑彩画介绍及主要病害分析第42-43页
    5.2.2 木质建筑彩画可见光高光谱图像采集第43页
    5.2.3 木质建筑彩画离骨病害光谱分析与评估第43-49页
  5.3 基于近红外高光谱图像谱-空特征的真伪中国画分类第49-53页
    5.3.1 真伪中国画分类模型的建立第49-50页
    5.3.2 近红外高光谱图像谱-空特征的提取第50-52页
    5.3.3 基于高光谱谱-空特征的真伪国画分类结果第52-53页
  5.4 本章小结第53-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  6.1 总结第55页
  6.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-62页
致谢第62-63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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