高光谱图像分类及其子问题研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景和现状 | 第16-17页 |
| 1.2 高光谱图像中分类及波段选择问题综述 | 第17-21页 |
| 1.2.1 高光谱图像分类 | 第17-19页 |
| 1.2.2 高光谱图像波段选择 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第21-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第23页 |
| 1.3.3 论文组织结构 | 第23-26页 |
| 2 基于改进的条件迭代算法的高光谱图像分类 | 第26-36页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 ICM的局限性 | 第27-29页 |
| 2.2.1 ICM简介 | 第27-28页 |
| 2.2.2 ICM的优劣分析 | 第28-29页 |
| 2.3 本工作框架 | 第29-32页 |
| 2.3.1 SVM初始化 | 第29页 |
| 2.3.2 分步优化 | 第29-31页 |
| 2.3.3 特征算子 | 第31-32页 |
| 2.4 实验 | 第32-36页 |
| 2.4.1 数据集 | 第32页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第32-36页 |
| 3 基于双聚类算法的波段选择 | 第36-58页 |
| 3.1 引言 | 第36-39页 |
| 3.2 本工作框架 | 第39-48页 |
| 3.2.1 双光谱角特征 | 第39-42页 |
| 3.2.2 基于背景分析的双聚类 | 第42-44页 |
| 3.2.3 基于组群的聚类代表选择 | 第44-48页 |
| 3.3 实验与分析 | 第48-58页 |
| 3.3.1 数据集 | 第48-49页 |
| 3.3.2 对比算法 | 第49-50页 |
| 3.3.3 分类器 | 第50页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第50-58页 |
| 4 基于多任务稀疏表达的波段选择 | 第58-78页 |
| 4.1 引言 | 第58-62页 |
| 4.1.1 相关工作 | 第59-60页 |
| 4.1.2 现有方法局限性 | 第60-61页 |
| 4.1.3 本章贡献 | 第61-62页 |
| 4.2 本工作框架 | 第62-71页 |
| 4.2.1 波段聚类 | 第63-64页 |
| 4.2.2 任务建立 | 第64-66页 |
| 4.2.3 基于多任务的联合稀疏表达 | 第66-68页 |
| 4.2.4 基于分步马尔科夫随机场框架的优化 | 第68-71页 |
| 4.3 实验与分析 | 第71-78页 |
| 4.3.1 数据集 | 第71页 |
| 4.3.2 对比算法 | 第71-72页 |
| 4.3.3 参数选择 | 第72-73页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第73-78页 |
| 5 总结与展望 | 第78-80页 |
| 作者简历及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-91页 |
