高光谱图像的稀疏解混方法研究

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高光谱图像的稀疏解混方法研究

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高光谱图像的稀疏解混方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-17页
第一章绪论	第17-29页
1.1 研究背景及意义	第17-22页
1.1.1 高光谱遥感影像	第17-18页
1.1.2 混合像元问题	第18-20页
1.1.3 混合像元分解及其研究意义	第20-22页
1.2 解混方法的研究现状	第22-26页
1.2.1 混合像元分解模型	第22-23页
1.2.2 有监督解混方法研究	第23-24页
1.2.3 无监督解混方法研究	第24-25页
1.2.4 半监督解混方法研究	第25-26页
1.3 本文主要研究内容及创新点	第26-27页
1.4 本文的组织结构	第27-29页
第二章稀疏解混方法概述	第29-38页
2.1 传统的稀疏解混模型和算法	第29-32页
2.1.1 ?_0优化模型及贪婪算法	第30页
2.1.2 ?_1优化模型及SUnSAL算法	第30-31页
2.1.3 ?_p优化模型及IRLS求解	第31页
2.1.4 近似稀疏约束模型及算法	第31-32页
2.2 结合空间信息的稀疏解混模型和算法	第32-35页
2.2.1 基于全变分空间约束的稀疏解混	第33页
2.2.2 联合稀疏解混模型和算法	第33-34页
2.2.3 非局部空间约束的稀疏解混	第34-35页
2.2.4 低秩稀疏解混模型和算法	第35页
2.3 稀疏解混结果的质量评价	第35-37页
2.3.1 模拟数据质量评价	第36页
2.3.2 真实数据质量评价	第36-37页
2.4 本章小节	第37-38页
第三章光谱相似性引导的非凸稀疏解混	第38-57页
3.1 数据驱动的相似性约束	第38-39页
3.2 非凸稀疏正则	第39-40页
3.3 模型及算法描述	第40-43页
3.3.1 光谱相似性加权的非凸稀疏解混模型	第40-41页
3.3.2 基于ADMM的数值优化算法	第41-43页
3.4 实验结果与分析	第43-53页
3.4.1 模拟数据实验	第43-51页
3.4.2 真实数据实验	第51-53页
3.5 本章小节	第53-57页
第四章基于Framelet分分解的稀疏解混	第57-79页
4.1 Framelet变换及其图像表示	第57-59页
4.2 模型及算法描述	第59-68页
4.2.1 基于Framelet分解的稀疏解混模型	第59-62页
4.2.2 基于分裂Bregman的数值优化	第62-68页
4.3 实验结果与分析	第68-78页
4.3.1 模拟数据实验	第68-75页
4.3.2 真实数据实验	第75-78页
4.4 本章小节	第78-79页
第五章基于低秩重构约束的稀疏解混	第79-102页
5.1 丰度低秩与重构低秩	第79-80页
5.2 模型及算法描述	第80-86页
5.2.1 结合低秩重构的稀疏解混模型	第80-82页
5.2.2 基于ADMM的数值优化算法	第82-86页
5.3 实验结果与分析	第86-101页
5.3.1 模拟数据实验	第86-91页
5.3.2 真实数据实验	第91-95页
5.3.3 与SLpSU和FSU的比较实验	第95-101页
5.4 本章小节	第101-102页
第六章结论及展望	第102-104页
6.1 总结	第102-103页
6.2 展望	第103-104页
参考文献	第104-116页
后记	第116-118页
博士期间发表的论文	第118-119页
博士期间参与的科研项目	第119-120页
个人简历	第120页

本篇论文共120页，点击这进入下载页面。

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