hyperspectral anomaly detection | BriefGPT

关键词hyperspectral anomaly detection

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自监督异常先验的高光谱异常检测
该研究提出了一种基于自监督网络的自监督异常先验（SAP），将低秩表示模型中的异常分量优化为了更好地适应高光谱异常，同时提出了一种双纯化策略来从复杂背景中分离异常，并通过实验验证了该方法在各种高光谱数据集上的准确性和可解释性。
PDF3 months ago
低秩表示与深度展开相结合：一种广义且可解释的用于高光谱异常检测的网络
通过构建更具鲁棒性的 AIR-HAD 基准数据集，利用 LRR-Net$^+$ 模型在复杂场景下解耦背景结构和对象属性，消除干扰目标引入的偏差，结合物理模型和深度学习技术，实现自动参数优化和提升检测性能和泛化能力。
PDF5 months ago
利用人类视觉探索高光谱异常检测：一种针对小目标的感知器
本文分析了人类视觉感知下的高光谱影像特征，并首次将异常检测 (HAD) 的解决过程转移到了更稳健的特征空间。我们提出了一种小目标感知检测器 (STAD)，它引入了显著性图来捕捉更接近人类视觉感知的高光谱影像特征。此外，我们还提出了一种全连接
PDF6 months ago
BSDM：超光谱异常检测的背景抑制扩散模型
本文介绍一种用于 HAD 的新型背景抑制扩散模型（BSDM），它通过学习潜在背景分布和应用统计偏移模块来抑制复杂背景，解决了 HAD 中复杂背景和泛化问题。
PDFa year ago