CE-1高光谱图像的空间分辨率增强技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 嫦娥一号与月球探测 | 第9页 |
| 1.1.2 嫦娥一号遥感数据简介 | 第9-11页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状与研究趋势 | 第11-14页 |
| 1.3.1 基于解混的分辨率增强方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于数据融合的分辨率增强方法 | 第13页 |
| 1.3.3 其他国内外研究热点 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 图像空间分辨率增强理论基础 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于图像融合的分辨率增强算法基础 | 第16-19页 |
| 2.2.1 ARSIS概念 | 第16-18页 |
| 2.2.2 非线性主成分分析 | 第18-19页 |
| 2.3 基于混合像素分解的分辨率增强算法基础 | 第19-24页 |
| 2.3.1 线性解混原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 子像素制图原理 | 第20-22页 |
| 2.3.3 一种基于辅助图像的算法举例 | 第22-24页 |
| 2.4 基于稀疏表示的分辨率增强算法基础 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 CE-1遥感数据的分辨率增强算法 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于辅助CCD图像的IIM高光谱数据增强 | 第27-34页 |
| 3.2.1 ARSIS/PCNN的尺度增强 | 第27-31页 |
| 3.2.2 NLPCA/INDUSION感应增强 | 第31-34页 |
| 3.3 IIM高光谱数据增强自身的分辨率增强 | 第34-41页 |
| 3.3.1 空谱结合的IIM数据自身增强 | 第34-36页 |
| 3.3.2 稀疏表示的IIM数据自身增强 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 CE-1分辨率增强处理结果 | 第42-49页 |
| 4.2.1 ARSIS/PCNN融合结果 | 第42-45页 |
| 4.2.2 NLPCA/INDUSION融合结果 | 第45-47页 |
| 4.2.3 空谱结合的IIM数据自身增强 | 第47-48页 |
| 4.2.4 稀疏表示的IIM数据自身增强 | 第48-49页 |
| 4.3 与传统算法的对比与评估 | 第49-53页 |
| 4.3.1 CE-1高光谱图像增强主观评价 | 第49-51页 |
| 4.3.2 CE-1高光谱图像增强客观评价 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-71页 |
