高光谱遥感图像降维方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·概述 | 第10页 |
| ·高光谱图像数据 | 第10-11页 |
| ·高光谱数据的描述 | 第11-13页 |
| ·降维的必要性 | 第13-15页 |
| ·高光谱遥感图像的降维方法国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·利用波段选择进行降维 | 第15-16页 |
| ·通过划分数据源进行降维 | 第16-18页 |
| ·利用特征提取技术进行降维 | 第18-19页 |
| ·利用融合技术进行降维 | 第19-20页 |
| ·课题的目的与研究内容 | 第20-22页 |
| ·课题的目的与意义 | 第20页 |
| ·课题来源 | 第20页 |
| ·本文的主要研究工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 高光谱图像的特性分析 | 第22-28页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·高光谱图像的光谱分辨率 | 第22-23页 |
| ·高光谱图像的空间相关性 | 第23-25页 |
| ·高光谱图像的谱间相关性 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于主成分分析的降维方法研究 | 第28-38页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·主成分分析 | 第28-30页 |
| ·最大似然分类 | 第30-31页 |
| ·主成分分析的降维方法 | 第31-36页 |
| ·主成分分析的贡献率 | 第31-32页 |
| ·主成分分析算法具体步骤 | 第32-33页 |
| ·分类结果的评价方法 | 第33页 |
| ·实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于小波变换和主成分分析的降维方法 | 第38-53页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·小波变换基本理论 | 第38-42页 |
| ·连续小波变换 | 第40-41页 |
| ·离散小波变换 | 第41-42页 |
| ·小波多分辨率分析 | 第42-45页 |
| ·基于小波变换和主成分分析的降维方法 | 第45-52页 |
| ·一维图像分解与重构 | 第45-46页 |
| ·二维图像分解与重构 | 第46-47页 |
| ·小波基的选取 | 第47-49页 |
| ·实验 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于核主成分分析的降维方法 | 第53-60页 |
| ·核方法的概念 | 第53-55页 |
| ·核主成分分析 | 第55-59页 |
| ·核主成分分析 | 第55-56页 |
| ·中心化考虑 | 第56页 |
| ·实验 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |
