| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-23页 |
| 1.1.1 高光谱成像仪和SAR的发展 | 第18-20页 |
| 1.1.2 高光谱图像和SAR图像的特性 | 第20-22页 |
| 1.1.3 结构化表示学习的研究意义 | 第22-23页 |
| 1.2 研究现状及问题 | 第23-31页 |
| 1.2.1 高光谱图像分类的现状研究 | 第23-26页 |
| 1.2.2 高光谱图像分类面临的挑战 | 第26-27页 |
| 1.2.3 SAR图像变化检测的现状研究 | 第27-29页 |
| 1.2.4 SAR图像变化检测面临的挑战 | 第29-31页 |
| 1.3 本论文的具体工作与组织架构 | 第31-34页 |
| 第二章 基于局部协同表示和自适应字典选择的高光谱图像分类 | 第34-44页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 局部协同表示和自适应字典选择 | 第35-37页 |
| 2.2.1 基于局部协同表示的高光谱图像分类 | 第35-36页 |
| 2.2.2 自适应字典选择 | 第36-37页 |
| 2.3 对比实验结果及分析 | 第37-42页 |
| 2.3.1 实验数据集介绍 | 第37页 |
| 2.3.2 对比算法的实验结果及分析 | 第37-41页 |
| 2.3.3 LCA-ADS对参数变化的鲁棒性分析 | 第41-42页 |
| 2.4 本章工作小结及未来工作展望 | 第42-44页 |
| 第三章 基于局部约束协同子空间聚类的高光谱波段选择 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44-46页 |
| 3.2 相关工作介绍 | 第46-47页 |
| 3.3 局部约束的协同子空间聚类 | 第47-50页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第50-57页 |
| 3.4.1 实验数据介绍 | 第50-51页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 3.4.3 实验参数对算法性能影响的分析 | 第54-55页 |
| 3.4.4 选择的波段数目对算法性能影响的分析 | 第55-57页 |
| 3.4.5 计算耗时分析 | 第57页 |
| 3.5 本章工作小结及未来工作展望 | 第57-60页 |
| 第四章 基于局部约束的低秩表示 | 第60-74页 |
| 4.1 引言 | 第60-62页 |
| 4.2 低秩表示 | 第62-63页 |
| 4.3 加入局部约束的低秩表示 | 第63-65页 |
| 4.3.1 局部约束 | 第63页 |
| 4.3.2 LRRLC图 | 第63-65页 |
| 4.4 基于图的类标传播 | 第65-66页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第66-70页 |
| 4.5.1 对比算法介绍 | 第66-67页 |
| 4.5.2 实验数据集介绍 | 第67-70页 |
| 4.5.3 实验性能评价 | 第70页 |
| 4.6 参数分析 | 第70-72页 |
| 4.6.1 参数1和2对实验结果的影响 | 第70页 |
| 4.6.2 标记样本数量对实验结果的影响 | 第70-72页 |
| 4.6.3 对比算法的计算耗时 | 第72页 |
| 4.7 本章工作小结及未来工作展望 | 第72-74页 |
| 第五章 基于显著性和K均值聚类的SAR图像变化检测 | 第74-98页 |
| 5.1 引言 | 第74-77页 |
| 5.2 结合显著性和K均值聚类的SAR图像变化检测 | 第77-81页 |
| 5.2.1 从显著性到变化检测 | 第77-78页 |
| 5.2.2 初始差分图生成 | 第78页 |
| 5.2.3 显著图提取 | 第78-79页 |
| 5.2.4 从显著图到区域提取 | 第79页 |
| 5.2.5 基于PCA的特征提取 | 第79-80页 |
| 5.2.6 K均值聚类 | 第80页 |
| 5.2.7 关于算法参数的讨论 | 第80-81页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第81-96页 |
| 5.3.1 实验数据介绍 | 第81-84页 |
| 5.3.2 所提算法在7个SAR图像上的实验结果 | 第84-91页 |
| 5.3.3 参数对算法性能影响的分析 | 第91-94页 |
| 5.3.4 显著图对算法性能影响的分析 | 第94页 |
| 5.3.5 斑点噪声对算法性能影响的分析 | 第94-96页 |
| 5.4 本章工作小结及未来工作展望 | 第96-98页 |
| 第六章 基于非局部低秩矩阵分解的SAR图像变化检测 | 第98-118页 |
| 6.1 引言 | 第98-100页 |
| 6.2 差分算子介绍 | 第100-101页 |
| 6.3 LR-NLRMD | 第101-105页 |
| 6.3.1 提出该算法的动机 | 第101-102页 |
| 6.3.2 非局部低秩矩阵分解 | 第102-105页 |
| 6.3.3 基于K均值聚类的变化图生成 | 第105页 |
| 6.4 实验及结果分析 | 第105-115页 |
| 6.4.1 实验数据介绍 | 第107-108页 |
| 6.4.2 算法在5个SAR图像上的实验结果及分析 | 第108-114页 |
| 6.4.3 实验参数对算法性能影响的分析 | 第114-115页 |
| 6.5 本章工作小结及未来工作展望 | 第115-118页 |
| 第七章 总结与展望 | 第118-122页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第118-119页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 作者简介 | 第140-143页 |
