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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--稀疏与低秩先验下的高光谱分类与检测方法
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稀疏与低秩先验下的高光谱分类与检测方法
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第12-27页
    1.1 问题背景及研究意义第12-14页
    1.2 高光谱数据特点第14-15页
    1.3 国内外研究现状第15-21页
        1.3.1 高光谱分类第15-18页
        1.3.2 高光谱目标检测第18-20页
        1.3.3 高光谱视频序列中的气体检测第20-21页
    1.4 论文的研究思路及内容第21-27页
        1.4.1 稀疏与低秩先验第22-23页
        1.4.2 论文研究内容与创新点第23-25页
        1.4.3 论文的组织结构第25-27页
2 基于自适应上下文空间信息的联合稀疏表示分类方法第27-43页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 基于自适应上下文的空谱联合稀疏表示分类方法第28-32页
        2.2.1 联合稀疏表示模型第28-29页
        2.2.2 基于Steering核的自适应空间上下文建模第29-31页
        2.2.3 自适应上下文的空谱联合分类第31-32页
    2.3 实验结果与分析第32-42页
        2.3.1 实验数据第32-34页
        2.3.2 评价指标第34-35页
        2.3.3 实验结果第35-42页
        2.3.4 参数h和M的影响第42页
    2.4 本章小结第42-43页
3 基于低秩分解的空谱联合分类方法第43-61页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 高光谱图像中的低秩特征提取第44-47页
    3.3 基于低秩分解的空谱联合分类模型和算法第47-49页
    3.4 实验结果与分析第49-60页
        3.4.1 低秩特征分析第50-52页
        3.4.2 本章所提算法结果第52-59页
        3.4.3 参数的选择第59页
        3.4.4 执行时间第59-60页
    3.5 本章小结第60-61页
4 基于低秩和稀疏表示的高光谱图像异常检测第61-84页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 异常检测理论及RX算法第62-63页
    4.3 基于低秩和稀疏表示的异常检测第63-70页
        4.3.1 低秩表示异常检测框架第63-64页
        4.3.2 稀疏正则项的设计第64-65页
        4.3.3 背景字典的构造第65-67页
        4.3.4 模型求解第67-70页
    4.4 实验结果及分析第70-82页
        4.4.1 测试数据集第70-73页
        4.4.2 评价指标第73页
        4.4.3 检测结果第73-81页
        4.4.4 参数分析第81-82页
        4.4.5 算法的执行时间对比实验第82页
    4.5 本章小结第82-84页
5 基于时空TV正则化低秩矩阵分解的高光谱视频气体检测第84-102页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 时空TV正则化低秩分解模型及算法第85-91页
        5.2.1 基于低秩分解的视频目标检测第85-86页
        5.2.2 时空TV正则化的低秩分解模型第86-87页
        5.2.3 模型求解第87-91页
    5.3 基于LRSTV的高光谱视频气体检测方法第91-94页
    5.4 实验结果与分析第94-101页
        5.4.1 测试数据第94-95页
        5.4.2 评价指标第95页
        5.4.3 检测结果第95-100页
        5.4.4 参数分析第100-101页
    5.5 本章小结第101-102页
6 结束语第102-105页
    6.1 本文工作总结第102-103页
    6.2 下一步研究方向第103-105页
致谢第105-106页
参考文献第106-120页
攻读博士学位期间发表论文与专利情况第120-121页
攻读博士学位期间参加课题及资助基金第121页

 
 
论文编号BS2480292,这篇论文共121
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