基于核方法的高光谱图像小目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 高光谱图像与目标检测理论 | 第15-23页 |
| ·高光谱遥感图像数据 | 第15-20页 |
| ·高光谱数据的描述 | 第16-18页 |
| ·高光谱数据的特性 | 第18-20页 |
| ·高光谱图像目标检测基础 | 第20-22页 |
| ·目标检测特点 | 第20-21页 |
| ·目标检测方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 核机器学习方法 | 第23-29页 |
| ·统计学习理论 | 第23-26页 |
| ·VC维 | 第23-24页 |
| ·推广性的界 | 第24-25页 |
| ·结构风险最小化 | 第25-26页 |
| ·核函数方法 | 第26-28页 |
| ·Mercer核条件 | 第27页 |
| ·核映射与特征空间 | 第27页 |
| ·常用的几类核函数 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于空间变换的核Fisher目标检测 | 第29-39页 |
| ·线性Fisher鉴别分析 | 第29-32页 |
| ·核Fisher鉴别分析 | 第32-34页 |
| ·基于空间变换的核Fisher小目标检测算法 | 第34-36页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于嵌套窗口的高光谱图像小目标检测 | 第39-52页 |
| ·双窗口分析 | 第39-41页 |
| ·双窗口特征向量空间分解算法 | 第41-42页 |
| ·RX检测算法 | 第42-44页 |
| ·经典RX检测算法 | 第42-43页 |
| ·嵌套窗口RX检测算法 | 第43-44页 |
| ·基于嵌套窗口分析的核特征向量空间分解 | 第44-48页 |
| ·核特征向量空间分解变换 | 第44-47页 |
| ·嵌套窗口检测算子 | 第47-48页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 基于核约束能量最小化的目标检测算法 | 第52-60页 |
| ·约束能量最小化算法 | 第52-55页 |
| ·经典约束能量最小化算法 | 第52-54页 |
| ·约束能量最小化算法滤波器的改进 | 第54-55页 |
| ·核约束能量最小化算法 | 第55-57页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
