| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及难点问题 | 第9-16页 |
| 1.2.1 高光谱图像超分辨率重构研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 高光谱图像聚类研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 研究的难点问题 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第16页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 2 相关理论研究 | 第18-23页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基于深度学习的图像超分辨重构研究 | 第18-20页 |
| 2.3 子空间聚类研究 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于谱空结合的残差学习超分辨率重构SSRNet | 第23-38页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 残差网络与伪三维卷积 | 第23-26页 |
| 3.3 SSRNet框架 | 第26-28页 |
| 3.3.1 网络结构 | 第26-28页 |
| 3.3.2 损失函数 | 第28页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第28-37页 |
| 3.4.1 实验设定 | 第28-30页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第30-31页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第31-36页 |
| 3.4.4 网络单元数分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于空间分布保持的稀疏子空间聚类SSC-SDP | 第38-53页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 核密度估计 | 第38-39页 |
| 4.3 SSC-SDP框架 | 第39-45页 |
| 4.3.1 基本思想 | 第39-40页 |
| 4.3.2 SSC-DP | 第40-41页 |
| 4.3.3 SSC-SDP | 第41-43页 |
| 4.3.4 理论分析 | 第43-44页 |
| 4.3.5 求解优化 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第45-52页 |
| 4.4.1 实验设定 | 第45-47页 |
| 4.4.2 参数分析 | 第47-49页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第62页 |