| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第16-18页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 发展趋势-低秩表示 | 第18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 全文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 高光谱图像的低秩表示和图像的自相似性质 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 高光谱图像的特点 | 第22-23页 |
| 2.3 高光谱图像的低秩表示原理 | 第23-28页 |
| 2.4 基于图像自相似结构的降噪和修复算法原理 | 第28-31页 |
| 2.4.1 基于图像自相似结构的BM3D降噪算法原理 | 第29-30页 |
| 2.4.2 基于图像自相似结构的Criminisi修复算法原理 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于低秩表示的高光谱图像降噪算法HyDRoS和HyDeMuNN | 第33-57页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 HyDRoS高光谱图像降噪算法与实验验证 | 第34-48页 |
| 3.2.1 HyDRoS算法原理 | 第34-37页 |
| 3.2.2 实验验证 | 第37-48页 |
| 3.3 HyDeMuNN高光谱图像降噪算法与实验验证 | 第48-56页 |
| 3.3.1 HyDeMuNN算法原理 | 第48-52页 |
| 3.3.2 实验验证 | 第52-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于低秩表示的高光谱图像修复算法HyInpaint | 第57-67页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 HyInpaint高光谱图像修复算法 | 第58-61页 |
| 4.3 HyInpaint算法实验验证 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-67页 |
| 第五章 基于低秩表示的高光谱图像降噪与修复同步处理算法HyDeIn | 第67-77页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 HyDeIn高光谱图像降噪与修复算法同步处理算法 | 第67-70页 |
| 5.3 HyDeIn算法实验验证 | 第70-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 主要成果和创新点 | 第77-78页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
