| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 彩色可视化技术的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 简单的三波段可视化方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于像元分析结果的可视化方法研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 基于降维结果的可视化方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 实验数据及可视化评价准则 | 第16-18页 |
| 1.3.1 实验数据 | 第16-17页 |
| 1.3.2 可视化评价准则 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构 | 第18-21页 |
| 第2章 高光谱图像特点及常用可视化方法 | 第21-31页 |
| 2.1 高光谱图像的特点 | 第21-22页 |
| 2.2 高光谱图像常用的可视化方法 | 第22-30页 |
| 2.2.1 固定线性光谱加权封装 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于主成分分析的可视化方法 | 第23-27页 |
| 2.2.3 基于凸优化的可视化模型 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于KL-ISOMAP的高光谱图像可视化 | 第31-47页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 ISOMAP理论基础 | 第32-35页 |
| 3.2.1 图论算法介绍 | 第33-35页 |
| 3.2.2 ISOMAP算法具体步骤 | 第35页 |
| 3.3 L-ISOMAP算法 | 第35-36页 |
| 3.4 KL-ISOMAP算法 | 第36-39页 |
| 3.4.1 基于NK-medoids聚类算法的标志点和相似像元选取 | 第36-38页 |
| 3.4.2 HSI可视化的实现 | 第38-39页 |
| 3.5 实验内容与结果分析 | 第39-46页 |
| 3.5.1 模拟数据实验 | 第39-40页 |
| 3.5.2 可视化结果对比 | 第40-44页 |
| 3.5.3 相似阈值对可视化结果的影响 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于空-谱协同的高光谱图像可视化 | 第47-59页 |
| 4.1 GABOR滤波纹理信息提取 | 第47-52页 |
| 4.1.1 Gabor滤波原理 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于Gabor小波的纹理信息提取 | 第48-50页 |
| 4.1.3 灰度共生矩阵纹理信息提取 | 第50-52页 |
| 4.2 基于空-谱信息的高光谱图像可视化 | 第52-53页 |
| 4.3 实验内容及结果分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |