聚类算法在高光谱图像异常目标检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·高光谱成像遥感技术现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| ·遥感技术概述 | 第10-11页 |
| ·高光谱技术概述 | 第11-14页 |
| ·高光谱目标检测技术概述及发展现状 | 第14-17页 |
| ·聚类简介 | 第17-18页 |
| ·课题研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 高光谱异常检测理论及聚类分析理论 | 第21-32页 |
| ·高光谱遥感图像数据描述 | 第21-25页 |
| ·高光谱数据表达 | 第21-24页 |
| ·高光谱数据的特征 | 第24-25页 |
| ·高光谱图像异常检测的基本理论 | 第25-29页 |
| ·异常检测定义 | 第26-28页 |
| ·异常检测算法的性能分析方法 | 第28-29页 |
| ·聚类的基本理论 | 第29-31页 |
| ·类的定义 | 第29-30页 |
| ·EM 算法简介 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 EM 聚类算法及其初始化 | 第32-40页 |
| ·EM 算法原理 | 第32-33页 |
| ·EM 算法的初始化研究 | 第33-36页 |
| ·随机初始化 | 第34页 |
| ·利用主成分的初始化方法 | 第34-36页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第36-39页 |
| ·数据描述 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 EM 平滑背景的 RX 算法 | 第40-46页 |
| ·经典 RX 算法原理 | 第40-42页 |
| ·EM 平滑背景的 RX 算法 | 第42页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于背景正交子空间投影的 EM 聚类算法 | 第46-55页 |
| ·传统 OSP 算法原理 | 第46-48页 |
| ·基于背景 OSP 的异常检测算法 | 第48-49页 |
| ·一种基于 EM 算法的端元提取 | 第48-49页 |
| ·基于背景正交子空间投影的异常检测 | 第49页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
