| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 高光谱图像亚像元定位研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 高光谱混合像元分解技术现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 智能优化技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究工作内容 | 第14-16页 |
| 第2章 高光谱图像光谱解混的典型方法 | 第16-23页 |
| 2.1 高光谱图像光谱混合模型 | 第16页 |
| 2.2 纯像元假设下的光谱解混典型方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 非监督核正交子空间投影的非线性端元提取方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 全约束最小二乘求解丰度 | 第19-20页 |
| 2.3 无纯像元假设下的光谱解混典型方法(非负矩阵分解) | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于光谱解混和目标优化的亚像元定位算法框架 | 第23-30页 |
| 3.1 算法流程 | 第23-25页 |
| 3.2 目标函数 | 第25-27页 |
| 3.3 优化算法及迭代策略 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 几种亚像元定位算法的比较 | 第30-47页 |
| 4.1 基于遗传算法的亚像元定位 | 第30-40页 |
| 4.1.1 遗传算法基本原理 | 第30-31页 |
| 4.1.2 种群编码与迭代过程 | 第31-34页 |
| 4.1.3 实验结果 | 第34-40页 |
| 4.1.3.1 仿真数据实验 | 第34-38页 |
| 4.1.3.2 真实图像实验 | 第38-40页 |
| 4.2 基于二进制粒子群的亚像元定位 | 第40-46页 |
| 4.2.1 二进制粒子群算法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 粒子表示及更新过程 | 第41-43页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 4.2.3.1 仿真数据实验 | 第43-45页 |
| 4.2.3.2 真实图像实验 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于改进优化目标函数的亚像元定位 | 第47-56页 |
| 5.1 基于链码长度求区域周长的算法分析 | 第47-48页 |
| 5.2 改进的目标函数 | 第48页 |
| 5.3 试验结果与分析 | 第48-54页 |
| 5.3.1 仿真数据实验 | 第48-54页 |
| 5.3.2 真实图像实验 | 第54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 结论及展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-69页 |
