| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·高光谱图像的介绍 | 第9页 |
| ·高光谱图像的应用与发展 | 第9-10页 |
| ·高光谱图像的研究意义与研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文内容安排 | 第12-13页 |
| 第2章 训练字典的相关算法 | 第13-16页 |
| ·梯度下降算法介绍 | 第13页 |
| ·梯度下降算法的原理 | 第13-15页 |
| ·梯度下降法的迭代过程 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第3章 空间-谱间字典的构造 | 第16-30页 |
| ·关于高光谱字典的几个常用名词 | 第16-20页 |
| ·字典及字典原子 | 第16页 |
| ·稀疏矩阵及稀疏表示 | 第16-20页 |
| ·范数 | 第20页 |
| ·空间-谱间字典构造的关键技术 | 第20-25页 |
| ·字典的稀疏表示模型 | 第20-23页 |
| ·字典的学习算法思路 | 第23页 |
| ·字典的训练方法 | 第23-25页 |
| ·空间-谱间字典学习的主要结果 | 第25-29页 |
| ·几种具体材料的光谱曲线特征 | 第25-26页 |
| ·稀疏模型与 PCA 方法所获得字典光谱特征的对比 | 第26-27页 |
| ·从史密斯岛中提取的元素的光谱特征 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于空间-谱间字典的高光谱图像的重构 | 第30-34页 |
| ·高光谱图像的重构流程 | 第30-33页 |
| ·图像的重构流程 | 第30-31页 |
| ·实验结果及讨论 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 总结与展望 | 第34-35页 |
| ·工作总结 | 第34页 |
| ·工作展望 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-38页 |
| 附录 | 第38-58页 |
| 致谢 | 第58页 |