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基于注意力机制和复曲波融合网络的多光谱图像融合及地物分类

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第一章 绪论

1.2 遥感图像研究现状

1.3 深度学习研究现状

1.4 多尺度几何分析方法研究现状

1.5 本文结构安排

第二章 基于注意力机制和DenseNet的多光谱图像地物分类

2.3 DenseNet网络结构

2.4 基于注意力机制和DenseNet的多光谱图像地物分类

2.5 实验结果及分析

2.6 本章小结

第三章 基于复数加权DenseNet的多光谱图像地物分类

3.2 复数神经网络基本原理

3.3 基于复数加权DenseNet的多光谱图像地物分类

3.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

第四章 基于复曲波融合网络的多光谱图像融合及地物分类

4.2 多光谱图像融合理论

4.3 曲波变换分析

4.4 基于复曲波融合网络的多光谱图像融合及地物分类

4.5 实验结果及分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.2 工作展望

参考文献

致谢

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