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基于线性混合模型的高光谱图像压缩感知研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
缩略语表第11-13页
1 绪论第13-29页
    1.1 研究背景和意义第13-16页
    1.2 国内外研究现状第16-25页
        1.2.1 压缩感知理论的产生与发展第16-19页
        1.2.2 高光谱压缩感知的研究现状第19-24页
        1.2.3 高光谱压缩感知的研究热点和研究面临的问题第24-25页
    1.3 论文的主要内容及结构安排第25-29页
2 压缩感知理论及高光谱图像的空谱压缩感知第29-45页
    2.1 引言第29页
    2.2 压缩感知理论第29-34页
        2.2.1 数学模型第29-30页
        2.2.2 稀疏表示第30-31页
        2.2.3 测量矩阵第31-33页
        2.2.4 信号恢复第33-34页
    2.3 高光谱图像的压缩感知第34-38页
        2.3.1 空间特性及空间压缩采样第35-37页
        2.3.2 光谱维特性及光谱维压缩采样第37-38页
    2.4 空谱压缩感知第38-42页
        2.4.1 空间压缩采样观测数据的特性第39-40页
        2.4.2 空谱压缩感知第40页
        2.4.3 实验结果与分析第40-42页
    2.5 本章小结第42-45页
3 高光谱图像的压缩采样域解混和重构第45-69页
    3.1 引言第45页
    3.2 压缩采样数据的丰度估计第45-57页
        3.2.1 线性混合模型第45-46页
        3.2.2 空谱压缩采样域的丰度估计第46-54页
        3.2.3 光谱维压缩采样域的丰度估计第54-57页
    3.3 光谱维压缩采样重构第57-67页
        3.3.1 基于线性混合模型的重构第57-64页
        3.3.2 基于线性光谱库混合模型的重构第64-67页
    3.4 本章小结第67-69页
4 分布式压缩感知第69-93页
    4.1 引言第69页
    4.2 基于波段的分布式压缩感知第69-82页
        4.2.1 分布式压缩视频感知第69-70页
        4.2.2 基于线性混合模型的分布式压缩感知第70-80页
        4.2.3 基于迭代预测的分布式压缩感知第80-82页
    4.3 基于像元的分布式压缩感知第82-91页
        4.3.1 基于像元的分布式压缩感知框架第83-84页
        4.3.2 重构算法第84-85页
        4.3.3 实验分析第85-91页
    4.4 本章小结第91-93页
5 空谱联合压缩感知第93-109页
    5.1 引言第93页
    5.2 空谱联合压缩感知第93-100页
        5.2.1 测量矩阵的设计第94-95页
        5.2.2 重构算法第95-97页
        5.2.3 实验分析第97-100页
    5.3 特殊空间测量矩阵的空谱联合压缩感知第100-107页
        5.3.1 特殊空间压缩采样矩阵的构造第100-102页
        5.3.2 重构算法第102页
        5.3.3 实验结果与分析第102-107页
    5.4 本章小结第107-109页
6 压缩采样成像方案第109-121页
    6.1 引言第109页
    6.2 摆扫式和推扫式数据采集模式第109-111页
        6.2.1 摆扫式高光谱成像系统第109-110页
        6.2.2 推扫式高光谱成像系统第110-111页
    6.3 单像素相机技术第111-113页
    6.4 压缩采样成像第113-119页
        6.4.1 摆扫式压缩采样成像第113-116页
        6.4.2 推扫式压缩采样成像第116-119页
    6.5 本章小结第119-121页
7 总结与展望第121-125页
    7.1 研究工作总结第121-123页
    7.2 研究工作展望第123-125页
参考文献第125-137页
致谢第137-139页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第139-140页
    一、第一作者(含导师第一、本人第二)完成的学术论文第139页
    二、合作完成的学术论文第139页
    三、参加科研情况第139-140页

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