高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究

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高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究

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高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-13页
第1章绪论	第13-30页
· 课题背景及研究的目的意义	第13-14页
· 高光谱成像技术发展概况	第14-17页
· 相关技术的国内外研究现状	第17-29页
· 目标检测技术研究现状	第17-19页
· 遥感图像分辨率增强研究现状	第19-24页
· 光谱解混研究现状	第24-27页
· 统计机器学习理论综述	第27-29页
· 论文的主要研究内容和结构安排	第29-30页
第2章遥感基础及高光谱图像特性分析	第30-44页
· 引言	第30页
· 高光谱遥感中的电磁波理论基础	第30-34页
· 电磁波与地表的相互作用	第30-33页
· 辐射传输方程	第33-34页
· 高光谱图像特性分析及降维算法	第34-43页
· 高光谱图像特性分析	第35-38页
· 高光谱图像特征提取/降维	第38-43页
· 本章小结	第43-44页
第3章基于支持向量数据描述的目标检测算法	第44-62页
· 引言	第44页
· 典型高光谱图像目标检测算法及效果评价方法	第44-49页
· 光谱角度填图法	第45-46页
· 约束能量最小化算法	第46-47页
· 检测算法评价及ROC曲线	第47-49页
· 分析与讨论	第49页
· 基于支持向量机数据描述的高光谱图像目标检测	第49-61页
· 支持向量数据描述原理及性能分析	第50-56页
· 基于SVDD的目标检测算法原理及实现	第56-57页
· 实验结果与分析	第57-61页
· 本章小结	第61-62页
第4章基于融合的高光谱图像分辨率增强	第62-81页
· 引言	第62页
· 遥感图像高精度配准	第62-69页
· 基于高斯拟合的配准控制点提取算法	第62-66页
· 实验结果及分析	第66-69页
· 增强空间信息的高光谱图像数据融合	第69-80页
· 基于回归的融合算法	第70-72页
· 基于相关向量回归的融合算法	第72-76页
· 仿真实验及性能分析	第76-78页
· 分辨率增强在小目标检测的应用	第78-80页
· 本章小结	第80-81页
第5章基于线性光谱解混的高光谱图像分辨率增强	第81-111页
· 引言	第81页
· 线性光谱混合模型	第81-83页
· 基于无监督聚类的高光谱图像端元提取	第83-94页
· N-FINDR算法及其不足	第84-86页
· 基于无监督聚类的端元提取算法	第86-89页
· 实验结果与分析	第89-94页
· 基于支持向量数据描述的混合像素分解	第94-101页
· 未知端元对解混的影响分析	第94-95页
· 混合像素分解算法	第95-96页
· 实验结果与讨论	第96-101页
· 混合像元分解后的分辨率增强	第101-109页
· 基于空间相关性的子像素制图方法	第102-103页
· 基于感兴趣目标的子像素制图方法	第103-105页
· 分辨率增强在小目标检测中的应用及性能评价	第105-109页
· 本章小结	第109-111页
结论	第111-113页
参考文献	第113-124页
攻读学位期间发表的学术论文及其它成果	第124-126页
致谢	第126-127页
个人简历	第127页

本篇论文共127页，点击这进入下载页面。

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