| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·课题的国内外研究概况 | 第14-17页 |
| ·高光谱图像压缩 | 第14-15页 |
| ·高光谱图像去噪 | 第15页 |
| ·高光谱图像融合 | 第15-16页 |
| ·高光谱图像目标检测 | 第16-17页 |
| ·高光谱图像分类 | 第17页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第17-20页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的主要创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 基于小波和支持向量回归的高光谱图像压缩 | 第20-27页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·三维整数小波变换和支持向量回归 | 第21-22页 |
| ·三维整数小波变换 | 第21页 |
| ·小波支持向量回归 | 第21-22页 |
| ·支持向量回归与小波变换结合的压缩方法 | 第22-24页 |
| ·小波系数的生成 | 第22-23页 |
| ·基于 WSVR 的小波系数压缩 | 第23-24页 |
| ·熵编码 | 第24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于非下采样 Contourlet 和核主成分分析的高光谱图像去噪 | 第27-34页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·核主成分分析 | 第28-29页 |
| ·非下采样 Contourlet 变换 | 第29页 |
| ·去噪方法 | 第29-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于非下采样 Contourlet 和区域分割的遥感图像融合 | 第34-41页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·粒子群优化 | 第34-35页 |
| ·图像融合方法 | 第35-38页 |
| ·低频系数融合规则 | 第35-36页 |
| ·高频系数融合规则 | 第36-37页 |
| ·区域分割 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于混沌粒子群优化投影寻踪的高光谱图像目标检测 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·高光谱图像的降维 | 第41-42页 |
| ·混沌 PSO 投影寻踪 | 第42-45页 |
| ·投影指标 | 第42-43页 |
| ·投影寻踪的混沌 PSO 算法 | 第43-44页 |
| ·投影图像目标分割 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·不同投影指标对目标检测效果的影响 | 第45-47页 |
| ·不同目标检测方法的实验结果比较 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 基于经验模态分解和相关向量机的高光谱图像分类 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·经验模态分解 | 第51-52页 |
| ·相关向量机 | 第52-53页 |
| ·二分类问题 | 第52-53页 |
| ·多分类问题 | 第53页 |
| ·高光谱数据分类方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·本文的主要工作 | 第58-59页 |
| ·进一步的研究工作及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68页 |
