基于稀疏性的高光谱图像亚像元目标检测研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
1 绪论	第7-15页
·课题研究的背景与意义	第7-10页
·国内外的研究现状	第10-13页
·高光谱遥感的发展	第10-11页
·高光谱目标检测的研究现状	第11-13页
·本文主要研究内容和章节安排	第13-15页
2 高光谱图像亚像元目标检测原理	第15-32页
·高光谱图像混合光谱模型	第15-18页
·目标检测原理	第18-21页
·最大似然比准则	第19页
·极大后验概率准则	第19-20页
·最小错误概率准则	第20页
·贝叶斯准则	第20-21页
·经典的高光谱图像目标检测算法	第21-27页
·约束能量最小化方法	第21-23页
·基于加权样本自相关矩阵的CEM算法	第23-24页
·正交子空间投影算法	第24-26页
·自适应匹配子空间目标检测算法	第26-27页
·端元提取	第27-30页
·纯像元指数	第27-28页
·N-FINDR算法	第28-29页
·迭代误差分析	第29页
·顶点成分分析	第29-30页
·本章小结	第30-32页
3 基于稀疏性约束的高光谱混合像元分解	第32-49页
·线性混合像元光谱分解	第32-34页
·基于稀疏约束的混合光谱分解	第34-42页
·稀疏约束的混合光谱分解基本形式	第35页
·稀疏约束的混合光谱分解算法	第35-42页
·实验结果与分析	第42-48页
·本章小结	第48-49页
4 基于稀疏性解混的高光谱亚像元目标检测方法	第49-62页
·SU-AMSD算法原理与实现	第49-52页
·基于Lib-IEA的SU-AMSD算法	第52-53页
·实验与分析	第53-61页
·本章小结	第61-62页
5 总结与展望	第62-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-68页