首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--遥感技术论文--遥感图像的解译、识别与处理论文--图像处理方法论文

高光谱影像质量改善及降维研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 选题背景与意义第12-15页
    1.2 研究目标第15-16页
    1.3 研究内容第16-18页
    1.4 创新之处第18页
    1.5 论文组织安排第18-20页
第2章 基于空谱核约束的高光谱降噪方法第20-36页
    2.1 引言第20-22页
    2.2 研究方法第22-27页
        2.2.1 高光谱图像降噪模型第22-23页
        2.2.2 基于核正则的高光谱降噪模型第23-24页
        2.2.3 基于空-谱核约束的高光谱降噪方法第24-26页
        2.2.4 方法流程第26-27页
    2.3 实验结果第27-35页
        2.3.1 实验数据第27-28页
        2.3.2 对比方法第28-30页
        2.3.3 性能分析第30-35页
    2.4 小结讨论第35-36页
第3章 基于迁移学习的高光谱超分辨率方法第36-58页
    3.1 引言第36-39页
    3.2 研究方法第39-44页
        3.2.1 观测模型第39-40页
        3.2.2 迁移学习第40-42页
        3.2.3 协同非负矩阵分解第42-44页
    3.3 实验结果第44-56页
        3.3.1 实验数据第45-47页
        3.3.2 对比方法第47-49页
        3.3.3 实验设置第49-50页
        3.3.4 性能分析第50-56页
    3.4 小结讨论第56-58页
第4章 基于多图行列式点过程的高光谱波段选择第58-84页
    4.1 引言第58-61页
    4.2 研究方法第61-69页
        4.2.1 多图模型第62-64页
        4.2.2 行列式点过程第64-65页
        4.2.3 多图行列式点过程第65-69页
    4.3 实验结果第69-81页
        4.3.1 实验数据第69-70页
        4.3.2 对比方法第70-71页
        4.3.3 实验设置第71-74页
        4.3.4 性能分析第74-81页
    4.4 小结讨论第81-84页
第5章 基于空谱信息保持的高光谱降维方法第84-106页
    5.1 引言第84-87页
    5.2 研究方法第87-93页
        5.2.1 波段选择第88-89页
        5.2.2 空谱图第89-91页
        5.2.3 多角度拉普拉斯特征映射第91-93页
    5.3 实验结果第93-105页
        5.3.1 实验数据第93-96页
        5.3.2 对比方法第96-97页
        5.3.3 实验设置第97-99页
        5.3.4 波段选择对比第99-102页
        5.3.5 性能分析第102-105页
    5.4 小结讨论第105-106页
第6章 总结与展望第106-108页
参考文献第108-116页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第116-117页

论文共117页,点击 下载论文
上一篇:基于孤雌生殖研究模型的水牛母源基因组功能及母源因子鉴定的初步研究
下一篇:广西地方特色小型猪的体细胞克隆与基因修饰