Kärnan RX (KRX) detektor föreslås av Kwon och Nasrabadi utnyttjar en kärnfunktion för att få en bättre detektionsprestanda. Den har dock fortfarande två gränser som kan förbättras. Å ena sidan kan en rimlig integrering av rumslig-spektral information användas för att ytterligare förbättra dess detektionsnoggrannhet. Å andra sidan kan parallell databehandling användas för att minska bearbetningstiden i tillgängliga KRX-detektorer. Följaktligen presenterar detta dokument en ny viktad rumslig-spektral kärna RX (WSSKRX) detektor och dess parallella implementation på grafikenheter (GPU). WSSKRX använder de rumsliga områdesresurserna för att rekonstruera test pixlarna genom att införa en spektral faktor och ett rumsligt fönster, vilket effektivt minskar interferensen av bakgrundsbuller. Därefter omformas kärnans funktion som ett karttrick i en KRX-detektor för att implementera anomalidetekteringen. Dessutom är en kraftfull arkitektur baserad på GPU-tekniken utformad för att accelerera WSSKRX. För att styrka den föreslagna algoritmens prestanda utförs både syntetiska och verkliga data för experiment.
I REF uppnås en vägd rumslig-spektral kärndetektering genom att rekonstruera den centrala pixelen med hjälp av den rumsliga områdesinformationen.
A Weighted Spatial-Spectral Kernel RX Algorithm and Efficient Implementation on GPUs
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}