| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容和创新 | 第15-17页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 2 相关理论基础 | 第19-27页 |
| 2.1 最小噪声分数原理 | 第19-20页 |
| 2.2 本质图像分解原理 | 第20-22页 |
| 2.3 非凸RPCA | 第22-24页 |
| 2.4 边缘保持滤波和引导滤波 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于非凸RPCA的高光谱图像特征提取方法 | 第27-38页 |
| 3.1 算法思想和步骤 | 第27-28页 |
| 3.2 实验结果和分析 | 第28-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 改进的基于本质图像分解的高光谱图像分类方法 | 第38-60页 |
| 4.1 算法思想和步骤 | 第38-42页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第42-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结和展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第66页 |