| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 高光谱遥感概述 | 第11-14页 |
| 1.2.2 高光谱图像异常点检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 视觉显著性研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 高光谱图像异常点检测基本理论 | 第18-26页 |
| 2.1 高光谱图像数据概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 高光谱图像数据格式 | 第18页 |
| 2.1.2 高光谱图像数据描述类型 | 第18-20页 |
| 2.2 高光谱图像异常点检测的概念及经典算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 高光谱图像异常点检测 | 第20-21页 |
| 2.2.2 异常点检测经典算法 | 第21-23页 |
| 2.3 高光谱图像异常点检测评价标准 | 第23-25页 |
| 2.3.1 检测概率和虚警率 | 第23-24页 |
| 2.3.2 受试者工作特性曲线 | 第24页 |
| 2.3.3 计算复杂度和计算速度 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于上下文感知显著性的高光谱异常点检测算法研究.. | 第26-44页 |
| 3.1 上下文感知显著性方法介绍 | 第26-27页 |
| 3.2 基于上下文感知显著性的高光谱异常点检测算法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 上下文感知显著性图的定义 | 第27-29页 |
| 3.2.2 算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 算法伪代码与流程图 | 第30-31页 |
| 3.3 仿真实验结果与分析 | 第31-41页 |
| 3.3.1 实验数据介绍 | 第31-33页 |
| 3.3.2 CAS-RX算法相关参数确定 | 第33-35页 |
| 3.3.3 合成高光谱数据实验结果 | 第35-38页 |
| 3.3.4 真实高光谱数据实验结果 | 第38-40页 |
| 3.3.5 算法抗噪能力分析 | 第40-41页 |
| 3.3.6 算法计算复杂度及时间分析 | 第41页 |
| 3.4 地面演示与应用软件 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于谱残差显著性的高光谱异常点检测算法研究 | 第44-56页 |
| 4.1 谱残差显著性方法介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 基于谱残差显著性的高光谱异常点检测算法 | 第45-47页 |
| 4.2.1 谱残差显著性图的定义 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法原理 | 第46页 |
| 4.2.3 算法伪代码与流程图 | 第46-47页 |
| 4.3 仿真实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 4.3.1 实验数据介绍 | 第47-48页 |
| 4.3.2 合成高光谱数据实验结果 | 第48-51页 |
| 4.3.3 真实高光谱数据实验结果 | 第51-53页 |
| 4.3.4 算法抗噪能力分析 | 第53页 |
| 4.3.5 算法计算复杂度及时间分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第66页 |
