| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 成像光谱图像安全检索技术 | 第12-15页 |
| 1.3 课题的提出 | 第15-17页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第17页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 成像光谱图像安全检索技术的研究进展 | 第19-37页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 成像光谱图像的特征表示 | 第19-26页 |
| 2.2.1 视觉特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 空间关系特征 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光谱特征 | 第21-22页 |
| 2.2.4 深度特征 | 第22-26页 |
| 2.3 成像光谱图像的数据降维技术 | 第26-31页 |
| 2.3.1 主成分分析方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 最小噪声分离 | 第27-28页 |
| 2.3.3 投影寻踪 | 第28页 |
| 2.3.4 非线性流形学习 | 第28-31页 |
| 2.4 图像安全检索技术 | 第31-33页 |
| 2.4.1 明文域图像安全检索 | 第31-32页 |
| 2.4.2 加密域图像安全检索 | 第32-33页 |
| 2.5 安全检索性能评价准则 | 第33-35页 |
| 2.5.1 安全性能 | 第33-34页 |
| 2.5.2 检索性能 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 成像光谱图像的深度光谱-空间特征提取 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 深度卷积生成对抗网络DCGAN | 第37-39页 |
| 3.3 成像光谱图像深度光谱-空间特征提取 | 第39-45页 |
| 3.3.1 光谱-空间向量的获取 | 第40-43页 |
| 3.3.2 深度卷积生成对抗网络的训练 | 第43-44页 |
| 3.3.3 深度光谱-空间特征的提取 | 第44-45页 |
| 3.4 应用深度光谱-空间特征的成像光谱图像检索 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 成像光谱图像的深度光谱-空间特征降维 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 非线性流形哈希 | 第51-54页 |
| 4.2.1 归纳流形哈希 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于t-SNE的非线性流形哈希 | 第53-54页 |
| 4.3 深度光谱-空间特征的非线性流形哈希降维 | 第54-58页 |
| 4.3.1 从深度光谱-空间特征选取代表数据 | 第54-56页 |
| 4.3.2 代表数据的t-SNE降维 | 第56-57页 |
| 4.3.3 成像光谱图像的非线性流形哈希降维 | 第57-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 基于特征随机化加密的成像光谱图像安全检索系统实现 | 第63-79页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 成像光谱图像安全检索系统的总体框架 | 第63-65页 |
| 5.3 成像光谱图像的特征随机化加密 | 第65-68页 |
| 5.3.1 特征比特平面的异或和随机化置乱加密 | 第65-67页 |
| 5.3.2 特征维度的随机化映射 | 第67-68页 |
| 5.4 基于特征随机化加密成像光谱图像安全检索系统的具体实现 | 第68-73页 |
| 5.4.1 成像光谱图像的深度特征表示 | 第68-69页 |
| 5.4.2 深度特征随机化加密 | 第69页 |
| 5.4.3 采用多索引哈希相似性度量准则的加密域检索 | 第69-70页 |
| 5.4.4 特征权重调整的相关反馈 | 第70-73页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第73-78页 |
| 5.5.1 安全性能 | 第74-75页 |
| 5.5.2 检索性能 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-83页 |
| 参考文献 | 第83-91页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术成果 | 第91-93页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第93页 |
| 攻读硕士学位期间所获奖励 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
