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摘要
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 研究背景及意义
1.2.1 高光谱遥感国内外发展概况
1.2.2 数据降维算法综述
1.2.3 图嵌入降维算法综述
1.2.4 论文的研究意义
1.3 论文的主要研究内容及创新点
1.3.1 论文难点及主要研究内容
1.3.2 论文的创新之处
1.4 论文结构
第二章 图嵌入框架和相关算法
2.1 图嵌入框架及其分析
2.1.1 图嵌入框架
2.1.2 图嵌入的线性拓展
2.1.3 图嵌入总结部分流形算法
2.2 图嵌入框架最新算法
2.2.1 稀疏图判别分析(SGDA)
2.2.2 协同图判别分析(CGDA)
2.2.3 低秩图判别分析(LGDA)
2.3 本章小结
第三章 基于谱间相似性的图嵌入降维
3.1 常见构图方法
3.2 谱间相似性构图方法
3.2.1 谱间相似性评估
3.2.2 基于谱间相似性图嵌入判别分析
3.2.3 参数分析
3.3 实验内容和分析
3.3.1 高光谱数据介绍
3.3.2 数据实验和分析
3.3.3 算法鲁棒性测试
3.4 本章小结
第四章 基于局部保持和低秩表示结合的图嵌入降维
4.1 局部保持低秩图判别分析算法
4.1.1 算法背景介绍
4.1.2 局部保持低秩图判别分析
4.1.3 算法推导及其求解
4.2 试验内容和分析
4.2.1 高光谱数据介绍
4.2.2 数据实验和分析
4.2.3 算法复杂性对比
4.3 本章小结
第五章 基于多图融合的图嵌入降维
5.1 算法原理介绍
5.1.1 特征级多图融合
5.1.2 决策级多图融合
5.2 实验结果和分析
5.3 本章小结
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
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