| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第11-15页 |
| ·端元提取算法研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文的研究工作及组织结构 | 第17-20页 |
| ·论文研究工作 | 第17-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 光谱解混技术及相关理论 | 第20-34页 |
| ·光谱混合模型 | 第20-24页 |
| ·线性光谱混合模型 | 第21-22页 |
| ·非线性光谱混合模型 | 第22-24页 |
| ·端元提取算法简述 | 第24-29页 |
| ·N-FINDR算法 | 第24-26页 |
| ·单体增长算法(Simplex Growing Algorithm,SGA) | 第26-27页 |
| ·顶点成分分析(Vertex Component Analysis,VCA) | 第27-28页 |
| ·像素纯度索引(Pixel Purity Index,PPI) | 第28页 |
| ·迭代误差分析(Iterative error analysis,IEA) | 第28-29页 |
| ·粒子群算法 | 第29-31页 |
| ·端元变异性 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 改进的N-FINDR算法及模拟实验结果对比 | 第34-58页 |
| ·原始的N-FINDR算法 | 第34-35页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·改进的N-FINDR算法 | 第36-41页 |
| ·全局搜索及实现的具体步骤 | 第36页 |
| ·粒子群算法与N-FINDR算法相结合的端元提取算法PSO-N-FINDR | 第36-39页 |
| ·端元变异结合到粒子群算法中VPSO-N-FINDR | 第39-41页 |
| ·模拟混合图像的生成 | 第41-45页 |
| ·各种N-FINDR算法运行结果比较 | 第45-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 改进算法在实际高光谱溢油图像上的应用 | 第58-69页 |
| ·高光谱数据来源及处理流程 | 第58-60页 |
| ·高光谱图像预处理方法 | 第60-63页 |
| ·对数残差 | 第60页 |
| ·主成分分析法(Principle Component Analysis,PCA) | 第60-63页 |
| ·实际高光谱溢油图像解混实验结果 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 研究生履历 | 第75页 |
