基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究

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基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究

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基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-10页
1 绪论	第10-22页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 高光谱解混的研究现状	第11-14页
1.3 目前仍然存在的问题概述	第14-15页
1.4 压缩感知的研究现状	第15-19页
1.5 主要研究工作	第19-22页
2 确定性测量矩阵构造与优化策略	第22-46页
2.1 测量矩阵参数选择	第22-29页
2.1.1 参数的讨论	第23-27页
2.1.2 搜索最佳参数的数学模型	第27-28页
2.1.3 混沌蚁群搜索策略	第28-29页
2.2 确定性测量矩阵的构造	第29-33页
2.2.1 混沌测量矩阵	第29-31页
2.2.2 改进型托普利兹构造策略	第31-33页
2.3 测量矩阵的优化	第33-36页
2.3.1 优化数学基础	第33-35页
2.3.2 BSVD-SGD优化策略	第35-36页
2.4 仿真实验	第36-43页
2.4.1 测量矩阵评价指标	第36-37页
2.4.2 不同参数下混沌序列构成测量矩阵的结果及分析	第37-39页
2.4.3 不同构造策略下测量矩阵的恢复效果对比	第39-41页
2.4.4 不同优化策略优化测量矩阵的效果对比	第41-43页
2.5 本章小结	第43-46页
3 退化高光谱图像的去噪去模糊策略	第46-74页
3.1 降噪理论分析	第46-48页
3.1.1 降噪稀疏追踪模型	第46-47页
3.1.2 量化噪声分析	第47-48页
3.2 降噪策略分析	第48-51页
3.2.1 改进型梯度下降法分析	第49-50页
3.2.2 分裂降噪策略分析	第50-51页
3.3 去噪去模糊策略研究	第51-58页
3.3.1 改进型最小近似共轭梯度策略描述及其分析	第52-55页
3.3.2 改进Bregman分裂迭代策略方法描述及分析	第55-57页
3.3.3 基于字典学习的迭代重复加权追踪解决策略	第57-58页
3.4 降噪仿真实验结果与应用分析	第58-71页
3.4.1 量化噪声仿真结果	第59-61页
3.4.2 重构追踪仿真效果	第61-63页
3.4.3 噪声情况下重构追踪仿真结果	第63-67页
3.4.4 图像降噪重构追踪结果	第67-69页
3.4.5 图像降噪去模糊重构追踪结果	第69-71页
3.5 本章小结	第71-74页
4 高维信号的实时低秩分解策略	第74-88页
4.1 数学模型的建立	第74-75页
4.2 常见解决策略的分析与讨论	第75-77页
4.2.1 交替方向算法	第75-76页
4.2.2 在线字典学习策略	第76-77页
4.3 改进型交替方向法的讨论	第77-80页
4.3.1 基于冗余补偿的分块自适应奇异值分解策略	第77-78页
4.3.2 基于预测学习的训练在线字典策略	第78-79页
4.3.3 低秩分解算法步骤与流程图	第79-80页
4.4 实验仿真与应用分析	第80-87页
4.4.1 传统高维特征检测方法及其分析	第80-81页
4.4.2 改进的鲁棒主成分分析算法结果及分析	第81-83页
4.4.3 改进的稀疏子空间聚类算法结果及分析	第83-87页
4.5 本章小结	第87-88页
5 基于光谱库的多端元稀疏解混问题研究	第88-102页
5.1 多端元稀疏特征检测数学模型	第88-89页
5.2 检测步骤与流程图	第89-92页
5.3 实测高光谱信号分析	第92-100页
5.3.1 构造优化测量矩阵分析	第93-94页
5.3.2 降噪去模糊重构追踪效果	第94-95页
5.3.3 高维信号稀疏特征提取	第95-97页
5.3.4 混元区域的解混结果评价	第97-100页
5.4 本章小结	第100-102页
6 结论和展望	第102-104页
6.1 全文总结	第102-103页
6.2 总结和展望	第103-104页
致谢	第104-106页
参考文献	第106-118页
附录	第118-119页
A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录	第118-119页
B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目	第119页
C. 申请人在攻读博士学位期间参加的学术会议情况	第119页

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