基于非线性核映射的高光谱异常检测算法
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 高光谱遥感 | 第12-15页 |
| 1.2.1 高光谱成像技术发展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 高光谱遥感技术的主要应用 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 高光谱异常检测的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 高光谱异常检测技术难点 | 第17-18页 |
| 1.4 课题研究的主要内容与结构安排 | 第18-21页 |
| 第2章 高光谱异常检测理论及核方法 | 第21-29页 |
| 2.1 高光谱图像数据 | 第21-22页 |
| 2.2 异常检测基础理论 | 第22-23页 |
| 2.3 核方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 核方法介绍 | 第23页 |
| 2.3.2 核方法原理 | 第23-24页 |
| 2.3.3 核函数的理论与性质 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于核方法的高光谱异常检测算法 | 第29-37页 |
| 3.1 经典异常检测算法 | 第29-31页 |
| 3.1.1 RX异常检测算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 RT-CR-RXD异常检测算法 | 第30-31页 |
| 3.2 核RX算法 | 第31-32页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 采用核递归的高光谱异常检测快速算法 | 第37-51页 |
| 4.1 核函数的选择 | 第37-38页 |
| 4.1.1 常用核函数 | 第37页 |
| 4.1.2 高斯径向基核函数 | 第37-38页 |
| 4.2 基于核方法的高光谱异常检测快速算法 | 第38-44页 |
| 4.2.1 快速KRX算法 | 第38-43页 |
| 4.2.2 计算复杂度分析 | 第43-44页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第44-50页 |
| 4.3.1 数据描述 | 第44-46页 |
| 4.3.2 模拟数据实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 真实数据实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 采用自适应阈值分割的高光谱异常检测算法 | 第51-65页 |
| 5.1 基于背景抑制的异常检测算法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 形态学滤波 | 第52-53页 |
| 5.1.2 新型背景抑制核RX算法 | 第53-54页 |
| 5.2 采用自适应阈值分割的异常检测算法 | 第54-57页 |
| 5.2.1 全局自适应阈值分割 | 第55页 |
| 5.2.2 局部自适应阈值分割 | 第55-57页 |
| 5.3 仿真实验与结果分析 | 第57-63页 |
| 5.3.1 模拟数据仿真实验及分析 | 第57-60页 |
| 5.3.2 真实高光谱数据仿真实验与结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
