Vi går igenom de många olika metoder som har föreslagits för att upptäcka anomalier i bilder. De flesta metoder som finns i litteraturen har en särskild tillämpning i tankarna. Ändå fokuserar vi på en klassificering av metoderna baserat på det strukturella antagande de gör på den "normala" bilden, antas lyda en "bakgrundsmodell". Fem olika strukturella antaganden framträder för bakgrundsmodellen. Vår analys leder oss att omformulera de bästa representativa algoritmerna i varje klass genom att fästa till dem en a-kontrario upptäckt som kontrollerar antalet falska positiva och därmed härleda en enhetlig detektionsschema för alla. Genom att kombinera de mest allmänna strukturella antaganden som uttrycker bakgrundens normalitet med det föreslagna allmänna statistiska detektionsverktyget, kommer vi att föreslå flera generiska algoritmer som verkar generalisera eller förena de flesta metoder. Vi jämför de sex bästa representanterna för våra föreslagna klasser av algoritmer på onormala bilder tagna från klassiska tidningar i ämnet, och på en syntetisk databas. Vår slutsats antyder att det är möjligt att utföra automatisk anomali upptäckt på en enda bild.
Författarna till REF klassificerar metoderna i litteraturen efter det strukturella antagande som gjorts om normaliteten.
Image Anomalies: A Review and Synthesis of Detection Methods
{'venue': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'journal': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}