Abstract-Detektion av subpixel mål med okända spektral signaturer och belamrade bakgrunder i multispektral bild är ett ämne av stort intresse för fjärrövervakning program. Eftersom ingen kunskap om målet antas, det enda sättet att åstadkomma en sådan upptäckt är genom ett sökande efter onormala pixlar. Två sätt att hantera detta problem undersöks i detta dokument. Den första är att dela upp bilden i ett antal statistiska kluster genom att använda en förlängning av den välkända kmeans-algoritmen. Varje bin av resulterande kvarvarande vektorer är sedan dekorrelaterade, och resultaten är tröskel för att ge detektion. Den andra metoden kräver bildandet av en probabilistisk bakgrundsmodell med hjälp av en adaptiv Bayesian klassificeringsalgoritm. Detta gör det möjligt att beräkna sannolikheten för varje pixel, med avseende på modellen. Dessa sannolikheter är sedan tröskel för att ge detektion. Båda algoritmerna visar sig ge betydande förbättringar jämfört med nuvarande filtreringstekniker för anomalidetektering i experiment med multispektral IR-avbildning med både simulerade och faktiska subpixelmål.
I referens Ref använder Ashton Kmeas klusterkluster som samlar bilden i ett antal statistiska kluster och modellerar varje kluster med den Gaussiska distributionen.
Detection of subpixel anomalies in multispectral infrared imagery using an adaptive Bayesian classifier
{'venue': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}