基于高光谱图像的特征提取/选择及其应用的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题背景和来源 | 第11-13页 |
| ·高光谱遥感的基本概念 | 第11-12页 |
| ·高光谱遥感的物理原理 | 第12-13页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·课题的研究目的与意义 | 第13-14页 |
| ·高光谱图像的分类与目标检测技术 | 第14-17页 |
| ·地物分类 | 第14-16页 |
| ·目标检测 | 第16-17页 |
| ·高光谱图像特征选择、提取以及研究现状 | 第17-20页 |
| ·特征选择 | 第17-18页 |
| ·特征提取 | 第18-20页 |
| ·课题的研究内容及结构安排 | 第20-22页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·结构安排 | 第21-22页 |
| 第2章 高光谱图像的数据表示方式及特性分析 | 第22-29页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·高光谱图像数据的表示方式 | 第22-23页 |
| ·基于特征空间的信息获取 | 第23-24页 |
| ·高光谱图像特性分析 | 第24-28页 |
| ·高光谱分辨率特性 | 第24-25页 |
| ·波段间的相关特性 | 第25-27页 |
| ·特征空间数据分布的奇异性 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于小波变换的特征提取 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·小波变换基本理论 | 第29-34页 |
| ·小波基本特征 | 第29-30页 |
| ·连续小波变换 | 第30-32页 |
| ·离散小波变换、小波分解与重构 | 第32-33页 |
| ·两种用到的小波基函数 | 第33-34页 |
| ·小波变换特征提取在目标识别中的应用 | 第34-41页 |
| ·Fisher线性判别 | 第35-37页 |
| ·算法概述 | 第37-39页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于光谱吸收特征的特征提取 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·光谱模型数据分析方法 | 第42-46页 |
| ·光谱微分方法 | 第42-43页 |
| ·光谱匹配方法 | 第43-44页 |
| ·光谱吸收特征参数提取方法 | 第44-46页 |
| ·光谱吸收特征参数提取方法在目标识别中的应用 | 第46-51页 |
| ·算法概述 | 第46-48页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 用于分类的波段选择方法研究 | 第52-67页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·波段选择 | 第52-61页 |
| ·搜索方法 | 第53-55页 |
| ·信息量度量 | 第55-56页 |
| ·类别可分性度量 | 第56-61页 |
| ·波段选择算法在分类中的应用 | 第61-66页 |
| ·分类器的选择 | 第61-62页 |
| ·搜索算法的选择 | 第62-63页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第73页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第73页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
