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基于高光谱遥感影像稀疏性的小目标探测研究

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基于高光谱遥感影像稀疏性的小目标探测研究
论文目录
 
博士学位论文创新点第1-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-14页
缩略词索引第14-15页
第一章 绪论第15-35页
  1.1 研究目的与意义第15-18页
  1.2 高光谱遥感影像小目标探测面临的挑战第18-23页
    1.2.1 数据特点第18-20页
    1.2.2 面临的挑战第20-23页
  1.3 高光谱遥感影像小目标探测的研究现状与存在的问题第23-31页
    1.3.1 研究现状第24-27页
    1.3.2 存在的问题第27-31页
  1.4 论文的研究内容与章节安排第31-35页
    1.4.1 研究内容第32-33页
    1.4.2 章节安排第33-35页
第二章 高光谱遥感影像目标探测理论基础第35-55页
  2.1 高光谱遥感影像的目标探测方法概述第35-40页
    2.1.1 探测器的设计方法第35-36页
    2.1.2 探测方法评价准则第36-39页
    2.1.3 探测方法分类第39-40页
  2.2 异常目标探测方法第40-45页
    2.2.1 RX异常探测方法第41-42页
    2.2.2 SSRX子空间异常探测方法第42-43页
    2.2.3 BACON异常探测方法第43-45页
  2.3 亚像元级小目标探测方法第45-50页
    2.3.1 ACE自适应余弦估计探测方法第46-47页
    2.3.2 MSD匹配子空间探测方法第47-49页
    2.3.3 OSP正交子空间投影探测方法第49-50页
  2.4 全像元级小目标探测方法第50-54页
    2.4.1 SAM光谱角制图方法第50-51页
    2.4.2 MF匹配滤波方法第51-52页
    2.4.3 CEM约束能量最小化方法第52-54页
  2.5 本章小结第54-55页
第三章 基于低秩与稀疏矩阵分解的异常目标探测方法第55-81页
  3.1 基于低秩与稀疏矩阵分解的异常探测方法概述第55-58页
    3.1.1 低秩与稀疏矩阵理论概要第55-57页
    3.1.2 现有的基于稀疏成分的异常探测方法第57-58页
  3.2 基于低秩与稀疏矩阵分解的马氏距离异常探测方法第58-63页
    3.2.1 低秩与稀疏矩阵分解模型第58-60页
    3.2.2 GoDec优化求解算法第60-61页
    3.2.3 基于背景成分的马氏距离异常探测器第61-63页
  3.3 实验与分析第63-79页
    3.3.1 实验数据及实验平台第64-68页
    3.3.2 秩参数设置方法对比第68-71页
    3.3.3 参数敏感性分析第71-76页
    3.3.4 探测效果分析第76-79页
  3.4 本章小结第79-81页
第四章 基于稀疏表示的亚像元级小目标探测方法第81-104页
  4.1 基于稀疏表示的目标探测方法概述第81-86页
    4.1.1 稀疏表示理论概要第81-83页
    4.1.2 现有的基于稀疏表示模型的目标探测方法第83-86页
  4.2 基于二元假设的稀疏表示模型用于亚像元级小目标探测第86-92页
    4.2.1 基于二元假设的稀疏表示模型第87-88页
    4.2.2 字典构建第88-89页
    4.2.3 稀疏重建及探测器第89-92页
  4.3 实验结果与分析第92-101页
    4.3.1 实验数据第92-95页
    4.3.2 参数分析第95-97页
    4.3.3 模型对光谱表示能力的分析第97-98页
    4.3.4 探测效果分析第98-101页
  4.4 本章小结第101-104页
第五章 联合稀疏表示与多任务学习的全像元级小目标探测方法第104-131页
  5.1 多任务学习理论概述第104-107页
    5.1.1 多任务学习理论概要第104-106页
    5.1.2 多任务学习理论基础第106-107页
  5.2 联合稀疏表示与多任务学习的全像元级小目标探测方法第107-114页
    5.2.1 高光谱遥感影像波段相关性分析第107-109页
    5.2.2 基于波段交叉分组策略的多探测任务构建方法第109-110页
    5.2.3 联合稀疏表示与多任务学习模型及探测器第110-114页
  5.3 实验结果与分析第114-129页
    5.3.1 实验数据第114-117页
    5.3.2 多任务联合效果分析第117-123页
    5.3.3 参数分析第123-126页
    5.3.4 探测效果分析第126-129页
  5.4 本章小结第129-131页
第六章 总结与展望第131-136页
  6.1 本文总结第131-134页
  6.2 研究展望第134-136页
参考文献第136-152页
攻博期间发表的论文、参与的科研项目及获奖情况第152-154页
致谢第154-155页

本篇论文共155页,点击这进入下载页面
 
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