| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 引言 | 第14-16页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第16-20页 |
| 1.2.1 遥感技术概述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 高光谱遥感图像简介 | 第17-18页 |
| 1.2.3 光谱图像恢复研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 矩阵低秩逼近理论与算法简介 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 基于核范数的低秩逼近模型简介 | 第23-30页 |
| 2.2.1 理论分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 求解算法 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于低秩逼近的光谱图像补全 | 第32-52页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 非局部自相似性在图像恢复中的应用 | 第33-36页 |
| 3.2.1 非局部自相似性 | 第33-34页 |
| 3.2.2 联合稀疏编码与矩阵低秩逼近 | 第34-36页 |
| 3.3 基于低秩逼近的光谱图像数据补全 | 第36-43页 |
| 3.3.1 光谱图像先验知识挖掘 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于核范数的低秩逼近光谱图像补全 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于Schatten-p范数的低秩逼近光谱图像补全 | 第40-41页 |
| 3.3.4 算法总结 | 第41-43页 |
| 3.4 实验结果 | 第43-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于低秩逼近的光谱图像压缩感知重建 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 压缩感知理论简介 | 第52-55页 |
| 4.3 基于低秩逼近的光谱图像压缩感知重建 | 第55-58页 |
| 4.3.1 基于压缩感知的计算光谱成像系统 | 第55-56页 |
| 4.3.2 光谱图像压缩感知重建模型分析与建立 | 第56-58页 |
| 4.3.3 算法总结 | 第58页 |
| 4.4 实验结果 | 第58-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |