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高光谱遥感图像稀疏解混算法研究

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高光谱遥感图像稀疏解混算法研究
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-14页
第1章 绪论第14-32页
  1.1 引言第14-15页
  1.2 选题背景第15-18页
    1.2.1 高光谱遥感成像特点第15-16页
    1.2.2 高光谱遥感图像中的混合像元及形成原因第16-17页
    1.2.3 混合像元解混的研究意义第17-18页
  1.3 混合像元解混技术分类第18-29页
    1.3.1 基于线性混合模型的解混方法第19-26页
    1.3.2 基于非线性混合模型的解混方法第26-29页
  1.4 论文的主要工作第29-30页
  1.5 论文结构安排第30-32页
第2章 基于稀疏回归理论的高光谱图像解混算法第32-46页
  2.1 引言第32页
  2.2 现有的稀疏解混算法介绍第32-44页
    2.2.1 SUnSAL算法第32-38页
    2.2.2 SUnSAL-TV算法第38-42页
    2.2.3 CLSUnSAL算法第42-44页
  2.3 小结第44-46页
第3章 基于中心化约束的高光谱图像协作稀疏解混算法第46-69页
  3.1 引言第46页
  3.2 基于中心化约束的高光谱协作稀疏解混模型第46-52页
    3.2.1 丰度稀疏解混误差第47-50页
    3.2.2 基于中心化的协作稀疏解混模型及优化第50-52页
    3.2.3 算法流程第52页
  3.3 实验结果分析第52-67页
    3.3.1 模拟数据实验第52-66页
    3.3.2 真实数据实验第66-67页
  3.4 小结第67-69页
第4章 基于双权重稀疏约束的高光谱图像解混算法第69-88页
  4.1 引言第69页
  4.2 双权重l_1范数与TV约束相结合的解混框架第69-74页
    4.2.1 权重的l_1范数最小化第69-70页
    4.2.2 双权重稀疏解混框架第70-71页
    4.2.3 双权重的l_1范数与TV约束相结合的解混框架第71页
    4.2.4 DRSU-TV的优化算法第71-73页
    4.2.5 DRSU-TV算法流程第73-74页
  4.3 实验结果分析第74-87页
    4.3.1 模拟数据实验第74-86页
    4.3.2 真实数据实验第86-87页
  4.4 小结第87-88页
第5章 光谱-空间双约束的高光谱图像稀疏解混算法第88-106页
  5.1 引言第88页
  5.2 光谱—空间双约束的稀疏解混模型第88-92页
    5.2.1 模型的优化求解第90-92页
    5.2.2 SSDCSU算法流程第92页
  5.3 实验以及讨论第92-105页
    5.3.1 模拟数据实验第92-104页
    5.3.2 真实数据实验结果第104-105页
  5.4 小结第105-106页
第6章 一种高光谱图像解混的端元初始化方法第106-121页
  6.1 引言第106页
  6.2 一种新的端元初始化方法第106-107页
  6.3 本章知识背景第107-108页
    6.3.1 NMFupk第107-108页
    6.3.2 基于非负矩阵分解的高光谱图像解混第108页
  6.4 端元初始化方法第108-111页
  6.5 实验结果分析第111-120页
    6.5.1 模拟数据实验第111-117页
    6.5.2 真实数据实验第117-120页
  6.6 小结第120-121页
致谢第121-123页
参考文献第123-134页
总结与展望第134-137页
附录第137-138页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第138-139页
攻读博士学位期间参加的科研项目第139页

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