
В статье предлагается несколько новых алгоритмов обнаружения аномалий на гиперспектральных изображениях, использующих различные способы определения факта «аномальности». Производится сравнение предлагаемых алгоритмов с широко используемым RXD-алгоритмом и его модификациями, на ряде примеров продемонстрированы преимущества предложенных решений.
In this paper authors offered several algorithms for anomaly detection on hyperspectral images. Algorithms used different ideas to describe anomalies. A comparison between offered in article algorithms and RXD-detector was provided. An advances of proposed solutions were overviewed.
ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ, СПЕКТРАЛЬНОЕ РАССОГЛАСОВАНИЕ, RX-ДЕТЕКТОР АНОМАЛИЙ
ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ, СПЕКТРАЛЬНОЕ РАССОГЛАСОВАНИЕ, RX-ДЕТЕКТОР АНОМАЛИЙ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
