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La deteccin de anomalas es ahora una parte significativamente importante del anlisis de imgenes hiperespectrales para detectar objetivos de forma no supervisada. Los detectores de anomalas hiperespectrales tradicionales no tienen en cuenta la informacin espacial, que es vital en la deteccin de anomalas hiperespectrales. Adems, suelen tomar como entrada los datos brutos sin extraccin de caractersticas, lo que limita el rendimiento de la deteccin. Proponemos un nuevo detector de anomalas basado en la transformada fraccional de Fourier (FrFT) y un modelo modificado de parche-imagen denominado modelo hiperespectral de parche-imagen (HPI) para abordar estos dos problemas. Combinndolos, el detector de anomalas propuesto se denomina detector fraccional de imagen de parche hiperespectral (FrHPI). Partiendo del supuesto de que la imagen de parche del objetivo es una matriz dispersa, mientras que la imagen de parche del fondo es una matriz de bajo rango, primero formulamos una matriz deslizando una ventana rectangular sobre los tres primeros componentes principales (PC) de HSI. La matriz puede descomponerse en tres partes que representan el fondo, los objetivos y el ruido con la conocida descomposicin de matrices dispersas y de bajo rango (LRaSMD). A continuacin, se extraen las caractersticas distintivas mediante FrFT, una transformacin deseable para eliminar el ruido. Los tomos de fondo se seleccionan para construir la matriz de covarianza. Por ltimo, las anomalas se detectan mediante la distancia de Mahalanobis. Se llevan a cabo amplios experimentos para verificar la superioridad de los detectores FrHPI propuestos en la deteccin de anomalas hiperespectrales en comparacin con otros detectores de ltima generacin.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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