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基于流形学习像素分布流的高光谱图像数据分割方法
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基于流形学习像素分布流的高光谱图像数据分割方法
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-9 页
第一章 绪论
第9-15 页
· 背景介绍
第9-10 页
· 高光谱图像数据处理的流形学习处理方法
第10-14 页
· 高光谱图像数据处理现状
第10-11 页
· 流形学习算法的研究现状
第11-12 页
· 流形学习处理高光谱图像数据的研究现状
第12-14 页
· 本文重要工作及内容安排
第14-15 页
第二章 拉普拉斯特征映射
第15-21 页
· 拉普拉斯特征映射算法的基本思想
第15 页
· 拉普拉斯特征映射算法
第15-19 页
· 流形的定义
第15-16 页
· 拉普拉斯特征映射算法的步骤
第16 页
· 优化问题
第16-18 页
· Laplacian-Belrami 算子
第18 页
· Heat Kernels 以及权值矩阵的选择
第18-19 页
· 本章小结
第19-21 页
第三章 联合空间-像素特征距离以及像素分布流的构建
第21-27 页
· 方法论
第21-22 页
· 拉普拉斯特征映射像素分布流
第22-26 页
· 联合空间-像素特征距离
第22-24 页
· 拉普拉斯特征映射像素分布流算法
第24 页
· 拉普拉斯特征映射像素分布流的含义
第24-26 页
· 本章小结
第26-27 页
第四章 应用于高光谱图像分割的像素分布流
第27-41 页
· 稳定变化的像素分布流
第27-32 页
· 算法的鲁棒性
第27 页
· 实验数据
第27-28 页
· 参数的选取以及像素分布流的细节
第28-32 页
· 像素分布流应用于高光谱图像数据处理的具体操作
第32-36 页
· 映射结果非线性几何校正
第33-35 页
· 边界收缩效应的校正
第35-36 页
· 小尺度高光谱图像分割结果
第36-38 页
· 本章小结
第38-41 页
第五章 大尺度高光谱图像数据的分割
第41-49 页
· 大规模数据的映射结果存在的问题
第41-43 页
· 多阈值边界点选取分割方法
第43-46 页
· 实验结果分析
第46-48 页
· 本章小结
第48-49 页
第六章 总结与展望
第49-51 页
· 总结
第49-50 页
· 展望
第50-51 页
参考文献
第51-55 页
致谢
第55-57 页
研究成果
第57-58 页
本篇论文共
58
页,
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。
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