| 博士学位论文创新点 | 第5-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 缩略词索引 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第15-18页 |
| 1.2 高光谱遥感影像小目标探测面临的挑战 | 第18-23页 |
| 1.2.1 数据特点 | 第18-20页 |
| 1.2.2 面临的挑战 | 第20-23页 |
| 1.3 高光谱遥感影像小目标探测的研究现状与存在的问题 | 第23-31页 |
| 1.3.1 研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3.2 存在的问题 | 第27-31页 |
| 1.4 论文的研究内容与章节安排 | 第31-35页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第32-33页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第33-35页 |
| 第二章 高光谱遥感影像目标探测理论基础 | 第35-55页 |
| 2.1 高光谱遥感影像的目标探测方法概述 | 第35-40页 |
| 2.1.1 探测器的设计方法 | 第35-36页 |
| 2.1.2 探测方法评价准则 | 第36-39页 |
| 2.1.3 探测方法分类 | 第39-40页 |
| 2.2 异常目标探测方法 | 第40-45页 |
| 2.2.1 RX异常探测方法 | 第41-42页 |
| 2.2.2 SSRX子空间异常探测方法 | 第42-43页 |
| 2.2.3 BACON异常探测方法 | 第43-45页 |
| 2.3 亚像元级小目标探测方法 | 第45-50页 |
| 2.3.1 ACE自适应余弦估计探测方法 | 第46-47页 |
| 2.3.2 MSD匹配子空间探测方法 | 第47-49页 |
| 2.3.3 OSP正交子空间投影探测方法 | 第49-50页 |
| 2.4 全像元级小目标探测方法 | 第50-54页 |
| 2.4.1 SAM光谱角制图方法 | 第50-51页 |
| 2.4.2 MF匹配滤波方法 | 第51-52页 |
| 2.4.3 CEM约束能量最小化方法 | 第52-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 基于低秩与稀疏矩阵分解的异常目标探测方法 | 第55-81页 |
| 3.1 基于低秩与稀疏矩阵分解的异常探测方法概述 | 第55-58页 |
| 3.1.1 低秩与稀疏矩阵理论概要 | 第55-57页 |
| 3.1.2 现有的基于稀疏成分的异常探测方法 | 第57-58页 |
| 3.2 基于低秩与稀疏矩阵分解的马氏距离异常探测方法 | 第58-63页 |
| 3.2.1 低秩与稀疏矩阵分解模型 | 第58-60页 |
| 3.2.2 GoDec优化求解算法 | 第60-61页 |
| 3.2.3 基于背景成分的马氏距离异常探测器 | 第61-63页 |
| 3.3 实验与分析 | 第63-79页 |
| 3.3.1 实验数据及实验平台 | 第64-68页 |
| 3.3.2 秩参数设置方法对比 | 第68-71页 |
| 3.3.3 参数敏感性分析 | 第71-76页 |
| 3.3.4 探测效果分析 | 第76-79页 |
| 3.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第四章 基于稀疏表示的亚像元级小目标探测方法 | 第81-104页 |
| 4.1 基于稀疏表示的目标探测方法概述 | 第81-86页 |
| 4.1.1 稀疏表示理论概要 | 第81-83页 |
| 4.1.2 现有的基于稀疏表示模型的目标探测方法 | 第83-86页 |
| 4.2 基于二元假设的稀疏表示模型用于亚像元级小目标探测 | 第86-92页 |
| 4.2.1 基于二元假设的稀疏表示模型 | 第87-88页 |
| 4.2.2 字典构建 | 第88-89页 |
| 4.2.3 稀疏重建及探测器 | 第89-92页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第92-101页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第92-95页 |
| 4.3.2 参数分析 | 第95-97页 |
| 4.3.3 模型对光谱表示能力的分析 | 第97-98页 |
| 4.3.4 探测效果分析 | 第98-101页 |
| 4.4 本章小结 | 第101-104页 |
| 第五章 联合稀疏表示与多任务学习的全像元级小目标探测方法 | 第104-131页 |
| 5.1 多任务学习理论概述 | 第104-107页 |
| 5.1.1 多任务学习理论概要 | 第104-106页 |
| 5.1.2 多任务学习理论基础 | 第106-107页 |
| 5.2 联合稀疏表示与多任务学习的全像元级小目标探测方法 | 第107-114页 |
| 5.2.1 高光谱遥感影像波段相关性分析 | 第107-109页 |
| 5.2.2 基于波段交叉分组策略的多探测任务构建方法 | 第109-110页 |
| 5.2.3 联合稀疏表示与多任务学习模型及探测器 | 第110-114页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第114-129页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第114-117页 |
| 5.3.2 多任务联合效果分析 | 第117-123页 |
| 5.3.3 参数分析 | 第123-126页 |
| 5.3.4 探测效果分析 | 第126-129页 |
| 5.4 本章小结 | 第129-131页 |
| 第六章 总结与展望 | 第131-136页 |
| 6.1 本文总结 | 第131-134页 |
| 6.2 研究展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-152页 |
| 攻博期间发表的论文、参与的科研项目及获奖情况 | 第152-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
