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基于图嵌入框架的高光谱图像降维算法研究的开题报告
开题报告：
研究题目：基于图嵌入框架的高光谱图像降维算法研究
一、研究背景：
近年来，高光谱图像处理技术已经得到广泛关注和应用。高光谱图像在工程、农业、环境监测、医学等领域都有应用，其中包含的大量高维信息对于数据处理和分析提出了新的挑战。高光谱图像中包含的信号维数通常是高于300的，这就要求我们对这些信息进行降维处理,然后再进行分类、目标检测等处理。因此，高光谱图像降维的研究成为一个重要的研究方向。
二、研究目的：
本研究旨在提出一种基于图嵌入框架的高光谱图像降维算法，并验证其有效性。具体实现方案可分为以下几个方面：
1.建立高光谱图像的相关矩阵，该矩阵可以是邻接矩阵，也可以是亲和度矩阵等。
2.利用图嵌入算法或者是深度学习算法对这些矩阵进行嵌入。
3.应用降维算法对经过嵌入的矩阵进行降维。
4.根据实验结果，验证该算法在高光谱图像降维中的有效性和优越性。
三、研究方法：
本研究主要采用图嵌入算法、深度学习算法、降维算法等方法进行研究。具体实现方案可分为以下几个步骤：
1.采集高光谱图像数据，并对数据进行预处理，消除噪声并进行无关特征的剔除。
2.建立相关矩阵，选择适当的图嵌入算法或者深度学习算法，利用矩阵的特征进行嵌入，并降低数据维度。
3.选择适当的降维算法，对降维后的数据进行处理。
4.利用实验数据对所提出的算法进行验证。
四、研究意义：
该研究旨在解决高光谱图像降维问题，提出的算法具有以下意义：
1.有效提取高光谱图像的关键信息，降低数据维度，提高数据处理和分析的速度和效率。
2.在精度和效率上相对于传统的降维算法有很大的优势。
3.对高光谱图像的分析和处理具有重要的应用价值。
五、研究计划：
本研究计划分为以下几个阶段：
1.前期调研和理论学习(1个月)。
2.数据采集和预处理(2个月)。
3.研究图嵌入算法和深度学习算法,编写相应程序，对数据进行嵌入，并进行降维处理（3个月）。
4.验证算法的有效性和优越性（4个月）。
5.撰写论文和开题报告(1个月)。
总计用时11个月。
六、参考文献：
[1]ManifoldAlignmentwithGraphEmbeddingforHyperspectralImageClassification
[2]ImprovingClassificationofHyperspectralImagesUsingNovelGraphEmbeddingMethod
[3]AHyperspectralImageRetrievalMethodBasedonGraphEmbedding