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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,点击这进入下载页面
 
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