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基于图像特征分布的高光谱波段选择研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 遥感技术背景第14页
    1.2 高光谱遥感技术第14-16页
        1.2.1 高光谱遥感应用领域第14-15页
        1.2.2 光谱信息及空间信息降维的意义第15-16页
    1.3 国内外研究现状综述第16-17页
    1.4 论文主要研究内容及结构安排第17-20页
第二章 高光谱数据降维第20-26页
    2.1 常用的高光谱波段选择方法第20-23页
        2.1.1 基于相似性的波段选择方法(SBBS)第20-22页
        2.1.2 基于最大相关最小冗余的波段选择方法(mRMR)第22-23页
    2.2 常用的特征提取方法第23-24页
        2.2.1 基于主成分分析的特征提取方法第24页
    2.3 本章小结第24-26页
第三章 基于图像质量评价的高光谱波段选择方法第26-44页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 基于图像质量评价的波段选择方法第27-32页
        3.2.1 图像质量评价值SSIM的计算过程第27-28页
        3.2.2 计算原始参考图像第28-30页
        3.2.3 基于图像质量评价的无监督波段选择方法第30-32页
    3.3 仿真实验与结果分析第32-42页
        3.3.1 仿真实验平台第32-33页
        3.3.2 仿真实验数据第33-36页
        3.3.3 对比方法第36页
        3.3.4 SSIM值有效性验证第36页
        3.3.5 分类器第36-38页
        3.3.6 实验结果分析第38-40页
        3.3.7 参数分析第40-42页
    3.4 本章小结第42-44页
第四章 基于空间特征提取的高光谱图像降维方法第44-58页
    4.1 引言第44页
    4.2 基于空间特征提取的高光谱图像降维方法第44-47页
        4.2.1 四种特征提取方法第44-47页
        4.2.2 三种波段选择方法第47页
    4.3 仿真实验与结果分析第47-57页
        4.3.1 仿真实验平台第47-48页
        4.3.2 仿真实验数据第48-50页
        4.3.3 分类器第50页
        4.3.4 仿真实验过程第50-51页
        4.3.5 仿真结果分析第51-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

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