| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·高光谱成像技术研究现状及发展趋势 | 第9-13页 |
| ·高光谱成像技术的发展概述 | 第9-11页 |
| ·高光谱图像特点及应用前景 | 第11-13页 |
| ·高光谱图像奇异目标检测技术国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·高光谱奇异目标检测算法现状 | 第14-15页 |
| ·高光谱奇异目标检测算法存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 高光谱图像奇异目标检测基本理论 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·光谱信号混合模型 | 第17-19页 |
| ·光谱信号统计特性 | 第19-20页 |
| ·多元信号统计检测理论 | 第20-25页 |
| ·贝叶斯（Bayes）准则和奈曼-皮尔逊（Neyman-Person）准则 | 第20-24页 |
| ·广义似然比检验 | 第24页 |
| ·匹配滤波器 | 第24-25页 |
| ·多元信号统计估计理论 | 第25-28页 |
| ·最小二乘估计与正交子空间投影 | 第25-27页 |
| ·线性最小均方差估计 | 第27页 |
| ·极大似然估计 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于RX 的高光谱奇异目标检测算法 | 第29-45页 |
| ·RX 检测算法及相关改进算法 | 第29-34页 |
| ·算法步骤及流程框图 | 第34页 |
| ·仿真实验及分析 | 第34-37页 |
| ·RX 检测算法性能评估 | 第37-43页 |
| ·RX 算法性能指标和图像性能指标 | 第37-38页 |
| ·RX 算法的ROC 曲线评估方法 | 第38-39页 |
| ·算法参数关联与分析 | 第39-42页 |
| ·算法优化设计 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于三维GMRF 的高光谱奇异目标检测算法 | 第45-56页 |
| ·GMRF 算法数据模型 | 第45-48页 |
| ·GMRF 背景模型参数估计 | 第48-51页 |
| ·算法步骤及流程框图 | 第51-52页 |
| ·仿真实验及分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于DM642 的高光谱实时检测硬件实现 | 第56-67页 |
| ·主控芯片TMS320DM642 | 第56-57页 |
| ·硬件平台与软件开发环境 | 第57-59页 |
| ·程序代码嵌入与优化设计 | 第59-62页 |
| ·应用程序的配置 | 第59-60页 |
| ·DSP 的程序优化 | 第60-61页 |
| ·源代码的编写优化 | 第61-62页 |
| ·高光谱奇异目标检测算法的DSP 实现 | 第62-66页 |
| ·奇异目标自动阈值检测方法及算法流程 | 第62-63页 |
| ·奇异目标检测算法仿真结果与分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |