尺度自适应核高光谱图像分类

目录

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 高光谱图像分类

1.3 研究内容与章节安排

第二章 数据降维

2.1.1 主成分分析

2.1.2 线性判别分析

2.1.3 拉普拉斯本征映射

2.1.5 邻域保持嵌入

2.1.6 综合讨论

2.2 基于融合的高光谱图像降维

2.3 本章小结

第三章 分类器

3.1 支持向量机模型

3.2 基于间隔分布的分类器模型

3.2.1 优化过程

3.2.2 多分类大间隔分布机模型

3.4 本章小结

第四章 尺度自适应核高光谱图像分类

4.1 基于尺度自适应核的结构提取

4.2 方向相对总变差

4.3 基于尺度自适应核的HSI分类框架

4.4 本章小结

第五章 实验

5.1.1 实验数据集

5.1.2 对比方法

5.1.3 评价指标

5.2.1 参数分析

5.2.2 训练样本数量分析

5.2.3 结果分析

5.2.4 计算时间对比

第六章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 展望

参考文献

在学期间的研究成果

致谢