首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--遥感技术论文--遥感图像的解译、识别与处理论文--图像处理方法论文

基于分组Fisher判别的高光谱图像解混技术

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·课题研究的目的意义第11-12页
   ·高光谱遥感图像成像光谱技术与光谱解混技术的发展第12-16页
     ·高光谱遥感图像成像光谱技术第12-14页
     ·高光谱遥感图像解混技术第14-16页
   ·论文主要研究内容及结构安排第16-17页
   ·本文所采用的数据源第17-19页
第2章 高光谱图像解混技术第19-29页
   ·线性光谱混合模型第19-21页
   ·非线性光谱混合模型第21-22页
   ·端元个数的确定及端元的选取方法第22-25页
     ·端元个数的确定第22-24页
     ·端元的选取第24-25页
   ·光谱解混结果的评价第25-27页
   ·本章小结第27-29页
第3章 基于分组 Fisher 判别的高光谱图像解混方法第29-41页
   ·Fisher 判别第29-32页
   ·多类 Fisher 判别第32-33页
   ·基于分组 Fisher 判别的高光谱图像解混方法第33-40页
     ·算法原理第33-35页
     ·算法步骤第35-36页
     ·算法性能评价第36-40页
     ·结果及讨论第40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 结合 FDA 与 NMF 的高光谱图像解混方法第41-55页
   ·NMF 算法第41-47页
     ·几种常见的 NMF 算法第41-44页
     ·约束 NMF第44-45页
     ·非平滑约束 NMF第45-47页
   ·结合 FDA 与 NMF 的高光谱图像解混方法第47-54页
     ·算法步骤第48-49页
     ·算法性能评价第49-54页
     ·结果及讨论第54页
   ·本章小结第54-55页
第5章 分组 FDA 在贝叶斯解混模型中的应用第55-65页
   ·高斯过程第55-56页
     ·高斯分布第55-56页
     ·高斯过程第56页
   ·基于分级贝叶斯模型的线性高光谱图像解混算法第56-62页
     ·分级贝叶斯模型第57-58页
     ·光谱端元丰度估计第58-59页
     ·光谱端元丰度估计算法第59页
     ·光谱端元丰度估计实验第59-62页
   ·分组 FDA 在贝叶斯解混模型中的应用第62-63页
     ·实验结果第62-63页
     ·实验结果分析第63页
   ·本章小结第63-65页
结论与展望第65-67页
参考文献第67-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第73-75页
致谢第75页

论文共75页,点击 下载论文
上一篇:二维楔形体入水问题的解析解研究
下一篇:一种校表仪的设计与研制