基于PCA的超光谱图像压缩算法研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·超光谱图像压缩技术发展现状 | 第9-12页 |
| ·基于预测的压缩方法 | 第10页 |
| ·基于变换的压缩方法 | 第10-11页 |
| ·基于矢量量化的压缩方法 | 第11-12页 |
| ·研究目的和内容 | 第12-14页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第12页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 超光谱图像及其降维压缩 | 第14-21页 |
| ·超光谱图像分析 | 第14-17页 |
| ·超光谱图像及其存储格式 | 第14页 |
| ·相关性分析 | 第14-17页 |
| ·针对谱间冗余的降维压缩方法 | 第17-19页 |
| ·特征提取算法 | 第17-18页 |
| ·特征选择算法 | 第18-19页 |
| ·针对空间冗余的压缩方法 | 第19-20页 |
| ·本文算法流程 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于PCA特征提取的超光谱图像压缩 | 第21-30页 |
| ·PCA原理 | 第21-23页 |
| ·主成分的定义 | 第21-22页 |
| ·主成分的求解 | 第22-23页 |
| ·PCA的性质和意义 | 第23页 |
| ·PCA在超光谱图像压缩中的应用 | 第23-25页 |
| ·PCA的计算复杂度 | 第25-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于PCA波段选择的超光谱图像压缩 | 第30-43页 |
| ·基于PCA的波段选择算法 | 第30-33页 |
| ·算法原理 | 第30-32页 |
| ·算法实现 | 第32-33页 |
| ·特征个数确定 | 第33-36页 |
| ·利用特征值 | 第33-34页 |
| ·利用虚拟维数 | 第34-36页 |
| ·基于分段PCA的波段选择算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-42页 |
| ·基于PCA波段选择的超光谱图像压缩 | 第38-39页 |
| ·基于分段PCA波段选择的超光谱图像压缩 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于2DPCA的超光谱图像压缩 | 第43-52页 |
| ·2DPCA原理 | 第43-44页 |
| ·基于2DPCA特征提取的压缩方法 | 第44-46页 |
| ·2DPCA特征提取 | 第44-45页 |
| ·L2DPCA特征提取 | 第45-46页 |
| ·基于2DPCA波段选择的压缩方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·基于2DPCA特征提取的超光谱图像压缩 | 第47-49页 |
| ·基于2DPCA波段选择的超光谱图像压缩 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
