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高光谱遥感图像异常目标检测研究
作者:成宝芝,张丽丽,张宏伟 著
出版社:哈尔滨工程大学出版社
出版时间:2019-07-01
ISBN:9787566120861
定价:¥48.00
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内容简介
《高光谱遥感图像异常目标检测研究》以作者近年来在高光谱图像异常目标检测方面的研究成果为主线,结合国内外高光谱图像技术新的发展动态,以作者的学术经历以及对高光谱图像异常目标检测技术的研究成果为核心,探讨和研究了高光谱图像异常检测新研究成果。《高光谱遥感图像异常目标检测研究》既继承了已有高光谱异常检测的技术,又扩展了该技术,将新的高光谱异常目标检测技术发展情况传递给读者。《高光谱遥感图像异常目标检测研究》可以作为高光谱图像处理及相关领域的科研和工程技术人员参考书,也可以作为从事这方面学习与研究的本科生和研究生的重要参考文献。
作者简介
暂缺《高光谱遥感图像异常目标检测研究》作者简介
目录
第1章 绪论
1.1 高光谱异常检测的背景及研究的目的和意义
1.2 高光谱图像特点及成像技术发展
1.3 高光谱图像异常检测技术研究现状
1.4 本书的主要研究内容和章节安排
参考文献
第2章 高光谱图像基础与核函数分析
2.1 引言
2.2 高光谱图像成像机理
2.3 高光谱图像数据源
2.4 高光谱图像特性分析
2.5 核函数分析
2.6 本章小结
参考文献
第3章 基于光谱维变换和空域滤波的高光谱异常检测
3.1 引言
3.2 高光谱图像降维技术
3.3 光谱维变换
3.4 空域滤波
3.5 RX异常检测算法
3.6 基于光谱维变换和空域滤波的异常检测算法
3.7 仿真实验与结果分析
3.8 本章小结
参考文献
第4章 基于四阶累积量的高光谱图像波段子集异常检测
4.1 引言
4.2 非高斯程度的度量
4.3 核RX异常检测算法
4.4 基于四阶累积量的波段子集异常检测算法
4.5 仿真实验与结果分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 结合光谱解混的高光谱图像异常检测SVDD算法
5.1 引言
5.2 光谱解混
5.3 约束非负矩阵分解的解混算法
5.4 支持向量数据描述方法
5.5 结合光谱解混的异常检测SVDD算法实现
5.6 仿真实验与结果分析
5.7 本章小结
参考文献
第6章 基于空谱联合稀疏表示的高光谱异常目标检测
6.1 引言
6.2 局部线性嵌入重构权值矩阵的核协同表示优化
6.3 基于LLE稀疏差异指数的高光谱异常检测
6.4 线性局部切空间排列和背景共同稀疏表示
6.5 基于空谱联合BJSR的高光谱异常检测
6.6 本章小结
参考文献
第7章 基于低秩稀疏分解的空谱联合高光谱异常目标检测
7.1 引言
7.2 高光谱图像的低秩稀疏矩阵分解模型
7.3 基于空谱联合低秩稀疏分解的高光谱异常检测
7.4 基于低秩稀疏分解和空谱联合栈式自编码器的高光谱异常检测
7.5 本章小结
参考文献
第8章 基于张量分析的高光谱异常目标检测
8.1 引言
8.2 高光谱图像张量分解理论
8.3 基于张量分解稀疏差异指数的高光谱异常目标检测
8.4 基于张量分解局部马氏距离的高光谱异常检测
8.5 基于张量自适应子空间的高光谱异常目标检测
8.6 本章小结
参考文献
1.1 高光谱异常检测的背景及研究的目的和意义
1.2 高光谱图像特点及成像技术发展
1.3 高光谱图像异常检测技术研究现状
1.4 本书的主要研究内容和章节安排
参考文献
第2章 高光谱图像基础与核函数分析
2.1 引言
2.2 高光谱图像成像机理
2.3 高光谱图像数据源
2.4 高光谱图像特性分析
2.5 核函数分析
2.6 本章小结
参考文献
第3章 基于光谱维变换和空域滤波的高光谱异常检测
3.1 引言
3.2 高光谱图像降维技术
3.3 光谱维变换
3.4 空域滤波
3.5 RX异常检测算法
3.6 基于光谱维变换和空域滤波的异常检测算法
3.7 仿真实验与结果分析
3.8 本章小结
参考文献
第4章 基于四阶累积量的高光谱图像波段子集异常检测
4.1 引言
4.2 非高斯程度的度量
4.3 核RX异常检测算法
4.4 基于四阶累积量的波段子集异常检测算法
4.5 仿真实验与结果分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 结合光谱解混的高光谱图像异常检测SVDD算法
5.1 引言
5.2 光谱解混
5.3 约束非负矩阵分解的解混算法
5.4 支持向量数据描述方法
5.5 结合光谱解混的异常检测SVDD算法实现
5.6 仿真实验与结果分析
5.7 本章小结
参考文献
第6章 基于空谱联合稀疏表示的高光谱异常目标检测
6.1 引言
6.2 局部线性嵌入重构权值矩阵的核协同表示优化
6.3 基于LLE稀疏差异指数的高光谱异常检测
6.4 线性局部切空间排列和背景共同稀疏表示
6.5 基于空谱联合BJSR的高光谱异常检测
6.6 本章小结
参考文献
第7章 基于低秩稀疏分解的空谱联合高光谱异常目标检测
7.1 引言
7.2 高光谱图像的低秩稀疏矩阵分解模型
7.3 基于空谱联合低秩稀疏分解的高光谱异常检测
7.4 基于低秩稀疏分解和空谱联合栈式自编码器的高光谱异常检测
7.5 本章小结
参考文献
第8章 基于张量分析的高光谱异常目标检测
8.1 引言
8.2 高光谱图像张量分解理论
8.3 基于张量分解稀疏差异指数的高光谱异常目标检测
8.4 基于张量分解局部马氏距离的高光谱异常检测
8.5 基于张量自适应子空间的高光谱异常目标检测
8.6 本章小结
参考文献
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