版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、代號分類號分類號學號學號密級密級1070110701TP751.1TP751.1公開公開11021211991102121199題(中、英文中、英文)目基于稀疏表示與低秩逼近的基于稀疏表示與低秩逼近的高光譜圖像重建高光譜圖像重建HyperspectralImageReconstructionBasedonSparseRepresentationLowRankApproximation作者姓名作者姓名高瑞瑞高瑞瑞指導教師姓名、職稱指導教師
2、姓名、職稱石光明石光明教授教授學科門類學科門類工學工學學科、專業(yè)學科、專業(yè)智能信息處理智能信息處理提交論文日期提交論文日期二〇一四〇一四年三月年三月西安電子科技大學西安電子科技大學學位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明學位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德,本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的
3、研究成果;也不包含為獲得西安電子科技大學或其它教育機構(gòu)的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。申請學位論文與資料若有不實之處,本人承擔一切的法律責任。本人簽名:日期:西安電子科技大學西安電子科技大學關(guān)于論文使用授權(quán)的說明關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學有關(guān)保留和使用學位論文的規(guī)定,即:研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學。學校
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于稀疏表示和低秩表示的高光譜圖像波段選擇方法研究.pdf
- 基于稀疏表示和低秩逼近的SAR圖像降斑.pdf
- 基于低秩逼近的光譜圖像恢復.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)稀疏表示的光譜圖像稀疏重建.pdf
- 基于三維全變差和矩陣低秩逼近的高光譜圖像重建.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)稀疏表示的光譜圖像重建.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)化稀疏和低秩表示的高光譜分類方法.pdf
- 基于低秩表示的高光譜圖像解混算法研究.pdf
- 編碼孔徑高光譜圖像的低秩重建方法.pdf
- 基于低秩表示的空譜聯(lián)合高光譜圖像分類模型與方法.pdf
- 基于稀疏表示的高光譜遙感圖像分類.pdf
- 基于稀疏與低秩的動態(tài)核磁共振圖像重建.pdf
- 基于稀疏表示的高光譜圖像目標檢測.pdf
- 高光譜圖像結(jié)構(gòu)稀疏編碼與重建.pdf
- 基于稀疏表示的高光譜圖像目標識別.pdf
- 基于稀疏表示的高光譜圖像解混研究.pdf
- 基于素描稀疏表示和低秩分解的SAR圖像目標檢測.pdf
- 基于超像素分割與低秩表示的高光譜圖像去噪算法研究.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)稀疏表示的高光譜圖像解混.pdf
- 基于稀疏表示的高光譜圖像分類算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論