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基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-22页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 高光谱解混的研究现状第11-14页
    1.3 目前仍然存在的问题概述第14-15页
    1.4 压缩感知的研究现状第15-19页
    1.5 主要研究工作第19-22页
2 确定性测量矩阵构造与优化策略第22-46页
    2.1 测量矩阵参数选择第22-29页
        2.1.1 参数的讨论第23-27页
        2.1.2 搜索最佳参数的数学模型第27-28页
        2.1.3 混沌蚁群搜索策略第28-29页
    2.2 确定性测量矩阵的构造第29-33页
        2.2.1 混沌测量矩阵第29-31页
        2.2.2 改进型托普利兹构造策略第31-33页
    2.3 测量矩阵的优化第33-36页
        2.3.1 优化数学基础第33-35页
        2.3.2 BSVD-SGD优化策略第35-36页
    2.4 仿真实验第36-43页
        2.4.1 测量矩阵评价指标第36-37页
        2.4.2 不同参数下混沌序列构成测量矩阵的结果及分析第37-39页
        2.4.3 不同构造策略下测量矩阵的恢复效果对比第39-41页
        2.4.4 不同优化策略优化测量矩阵的效果对比第41-43页
    2.5 本章小结第43-46页
3 退化高光谱图像的去噪去模糊策略第46-74页
    3.1 降噪理论分析第46-48页
        3.1.1 降噪稀疏追踪模型第46-47页
        3.1.2 量化噪声分析第47-48页
    3.2 降噪策略分析第48-51页
        3.2.1 改进型梯度下降法分析第49-50页
        3.2.2 分裂降噪策略分析第50-51页
    3.3 去噪去模糊策略研究第51-58页
        3.3.1 改进型最小近似共轭梯度策略描述及其分析第52-55页
        3.3.2 改进Bregman分裂迭代策略方法描述及分析第55-57页
        3.3.3 基于字典学习的迭代重复加权追踪解决策略第57-58页
    3.4 降噪仿真实验结果与应用分析第58-71页
        3.4.1 量化噪声仿真结果第59-61页
        3.4.2 重构追踪仿真效果第61-63页
        3.4.3 噪声情况下重构追踪仿真结果第63-67页
        3.4.4 图像降噪重构追踪结果第67-69页
        3.4.5 图像降噪去模糊重构追踪结果第69-71页
    3.5 本章小结第71-74页
4 高维信号的实时低秩分解策略第74-88页
    4.1 数学模型的建立第74-75页
    4.2 常见解决策略的分析与讨论第75-77页
        4.2.1 交替方向算法第75-76页
        4.2.2 在线字典学习策略第76-77页
    4.3 改进型交替方向法的讨论第77-80页
        4.3.1 基于冗余补偿的分块自适应奇异值分解策略第77-78页
        4.3.2 基于预测学习的训练在线字典策略第78-79页
        4.3.3 低秩分解算法步骤与流程图第79-80页
    4.4 实验仿真与应用分析第80-87页
        4.4.1 传统高维特征检测方法及其分析第80-81页
        4.4.2 改进的鲁棒主成分分析算法结果及分析第81-83页
        4.4.3 改进的稀疏子空间聚类算法结果及分析第83-87页
    4.5 本章小结第87-88页
5 基于光谱库的多端元稀疏解混问题研究第88-102页
    5.1 多端元稀疏特征检测数学模型第88-89页
    5.2 检测步骤与流程图第89-92页
    5.3 实测高光谱信号分析第92-100页
        5.3.1 构造优化测量矩阵分析第93-94页
        5.3.2 降噪去模糊重构追踪效果第94-95页
        5.3.3 高维信号稀疏特征提取第95-97页
        5.3.4 混元区域的解混结果评价第97-100页
    5.4 本章小结第100-102页
6 结论和展望第102-104页
    6.1 全文总结第102-103页
    6.2 总结和展望第103-104页
致谢第104-106页
参考文献第106-118页
附录第118-119页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第118-119页
    B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第119页
    C. 申请人在攻读博士学位期间参加的学术会议情况第119页

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