| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| §1.1 引言 | 第11-12页 |
| §1.2 高光谱成像 | 第12-15页 |
| §1.2.1 基本原理和特点 | 第13-14页 |
| §1.2.2 发展概况 | 第14-15页 |
| §1.3 高光谱图像处理应用 | 第15-16页 |
| §1.4 高光谱图像目标检测 | 第16-26页 |
| §1.4.1 国外相关应用及实验 | 第17-19页 |
| §1.4.2 国内外理论研究进展 | 第19-26页 |
| §1.5 论文研究内容及结构 | 第26-29页 |
| 第二章 高光谱图像目标检测基础理论 | 第29-39页 |
| §2.1 引言 | 第29页 |
| §2.2 光谱信号混合模型 | 第29-30页 |
| §2.3 多元统计信号估计 | 第30-34页 |
| §2.3.1 最小二乘估计与正交子空间投影 | 第30-32页 |
| §2.3.2 最小均方误差估计与正交性原理 | 第32-33页 |
| §2.3.3 极大似然估计 | 第33-34页 |
| §2.4 多元统计信号检测 | 第34-38页 |
| §2.4.1 贝叶斯准则和Neyman-Pearson准则 | 第34-37页 |
| §2.4.2 广义似然比检验 | 第37页 |
| §2.4.3 匹配滤波器 | 第37-38页 |
| §2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 目标最大熵及背景似然无参估计异常检测 | 第39-59页 |
| §3.1 引言 | 第39-40页 |
| §3.2 常用异常检测算法 | 第40-42页 |
| §3.2.1 RX检测(RXD)算法 | 第40页 |
| §3.2.2 由RX算法导出的改进算法 | 第40-41页 |
| §3.2.3 低概率检测(LPD)算法 | 第41-42页 |
| §3.3 目标最大熵和背景无参估计异常检测 | 第42-51页 |
| §3.3.1 目标最大熵背景似然检验 | 第42-45页 |
| §3.3.2 背景似然的非参估计 | 第45-50页 |
| §3.3.3 算法步骤和框图 | 第50-51页 |
| §3.4 实验及其分析 | 第51-58页 |
| §3.5 小结 | 第58-59页 |
| 第四章 特征层融合目标光谱信号匹配检测 | 第59-74页 |
| §4.1 引言 | 第59页 |
| §4.2 线性约束最小方差检测器 | 第59-60页 |
| §4.3 特征层融合目标匹配检测 | 第60-66页 |
| §4.3.1 背景和噪声光谱信号的抑制 | 第61-63页 |
| §4.3.2 基于广义似然比检验的特征层融合 | 第63-65页 |
| §4.3.3 算法步骤和框图 | 第65-66页 |
| §4.4 实验及其分析 | 第66-72页 |
| §4.5 小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于形状子空间的形谱一体化检测 | 第74-93页 |
| §5.1 引言 | 第74页 |
| §5.2 包含空间信息的假设模型 | 第74-75页 |
| §5.3 基于三维高斯马尔可夫随机场的检测器 | 第75-78页 |
| §5.3.1 三维GMRF数据建模 | 第76-77页 |
| §5.3.2 基于三维GMRF的目标检测 | 第77-78页 |
| §5.4 形状特征子空间检测器 | 第78-87页 |
| §5.4.1 自适应背景结构化 | 第78-81页 |
| §5.4.2 假设模型和形状特征子空间 | 第81页 |
| §5.4.3 目标光谱特征和总体协方差估计 | 第81-84页 |
| §5.4.4 形状特征子空间检测 | 第84-85页 |
| §5.4.5 算法步骤和框图 | 第85-87页 |
| §5.5 实验及其分析 | 第87-91页 |
| §5.6 小结 | 第91-93页 |
| 第六章 空间多尺度自回归有监督检测 | 第93-118页 |
| §6.1 引言 | 第93-94页 |
| §6.2 多尺度自回归模型 | 第94页 |
| §6.3 高维多尺度目标检测假设模型 | 第94-95页 |
| §6.4 高维多尺度似然比检验 | 第95-97页 |
| §6.5 高维多尺度自回归似然比检验 | 第97-110页 |
| §6.5.1 高维多尺度自回归 | 第97-99页 |
| §6.5.2 目标高维多尺度自回归似然 | 第99-103页 |
| §6.5.3 最大后验背景高维多尺度自回归似然 | 第103-106页 |
| §6.5.4 高维多尺度自回归残差数据多元t分布建模 | 第106-108页 |
| §6.5.5 算法步骤和框图 | 第108-110页 |
| §6.6 实验及其分析 | 第110-117页 |
| §6.7 小结 | 第117-118页 |
| 第七章 总结与展望 | 第118-121页 |
| §7.1 本文工作总结 | 第118-120页 |
| §7.2 展望 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-139页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |