高光谱图像波段选取问题的改进算法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第12-16页 |
| 1.1.1 高光谱图像的兴起和发展 | 第12-15页 |
| 1.1.2 高光谱图像的特点及波段选择的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 当前研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和研究目标 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线 | 第18-20页 |
| 1.5 实验运行环境和数据源 | 第20-24页 |
| 第二章 高光谱图像处理技术及各波段选择算法简介 | 第24-40页 |
| 2.1 高光谱图像数据 | 第24-26页 |
| 2.1.1 高光谱图像数据的特点与其表示方法 | 第24页 |
| 2.1.2 高光谱图像的波段特征 | 第24-26页 |
| 2.2 高光谱图像的波段筛选 | 第26-29页 |
| 2.2.1 高光谱图像波段选择的目的和意义 | 第26-27页 |
| 2.2.2 高光谱图像波段选择的方法 | 第27-29页 |
| 2.3 遗传算法及其基本原理 | 第29-34页 |
| 2.4 蚁群算法及其基本原理 | 第34-37页 |
| 2.5 模拟退火算法简介 | 第37-38页 |
| 2.6 偏最小二乘法简介 | 第38-40页 |
| 第三章 高光谱图像波段选择的改进算法 | 第40-52页 |
| 3.1 改进算法的思路 | 第40-41页 |
| 3.2 遗传算法部分 | 第41-46页 |
| 3.3 蚁群算法部分 | 第46-50页 |
| 3.4 算法的整体实现 | 第50-52页 |
| 第四章 实验及结果分析 | 第52-64页 |
| 4.1 数据概况 | 第52-55页 |
| 4.2 实验平台介绍 | 第55页 |
| 4.3 高光谱图像波段选择的改进算法实验 | 第55-60页 |
| 4.4 改进算法与其他多种算法的实验对比 | 第60-64页 |
| 第五章 结论及展望 | 第64-68页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 算法的创新、优势、缺陷及展望 | 第64-68页 |
| 5.2.1 算法的创新点 | 第64-65页 |
| 5.2.2 算法的优势及缺陷 | 第65-66页 |
| 5.2.3 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |
