Một số kỹ thuật phát hiện dị thường trên ảnh UAV ứng dụng trong công tác tìm kiếm cứu nạn
Abstract
Kỹ thuật phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ đã dành được nhiều quan tâm của cộng đồng xử lý ảnh viễn thám. Đã có nhiều nghiên cứu phát hiện và khảo sát tính hiệu quả của các kỹ thuật phát hiện dị thường trên một số loại ảnh vệ tinh siêu phổ và đa phổ. Trong thời gian gần đây dữ liệu ảnh của thiết bị bay không người lái (UAV) đã trở thành nguồn dữ liệu quan trọng phục vụ công tác tìm kiếm cứu nạn cả trên biển và đất liền. Đây là giải pháp công nghệ hiện đại và rất phù hợp với đặc thù của công tác này. Các kỹ thuật nhận dạng đối tượng cần tìm kiếm trên ảnh UAV bằng các thuật toán nhận dạng hình học chưa bao hàm hết đặc thù của các dấu hiệu tìm kiếm cứu nạn. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả kiểm chứng hiệu quả phát hiện dị thường trên các không gian màu khác nhau của ảnh UAV để phát hiện các tín hiệu cần tìm kiếm dựa vào toán tử RX và một số biến thể của RX. Cách tiếp cận đề xuất được kiểm chứng thực nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho kết quả khả quan.References
I. S. Reed, X. Yu “Adaptive Multiple-Band CFAR Detection of an Optical Pattern with Unknown Spectral Distribution” IEEE transactions on acoustics. speech. and signal processing, Vol. 38, No. 10 (1990), pp. 1760-1770.
R. G. Wallacea, D. W. Affensa, S. W. McCandless, Jr.b “Search and rescue from space” Part of the SPIE Conference on Automatic Target Recognition VIII, Vol. 3371, (1998), pp. 174-184.
D. Manolakis, D. Marden, G. A. Shaw, “Hyperspectral image processing for automatic target detection applications,” Lincoln Laboratory Journal, Vol. 14, No. 1 (3003), pp. 79-116.
T. E. Smetek, K. W. Bauer, “Finding hyperspectral anomalies using multivariate outlier detection,” Aerospace Conference, 2007
D. C. Borghys, V. Achard, S. R. Rotman, N. Gorelik, C. Perneel, Scwheicher, and Emile, “Hyperspectral anomaly detection: a comparative evaluation of methods,” General Assembly and Scientific Symposium, XXXth URSI, Feb. 2011, pp. 1–4.
H. Kwon, S. Z. Der, N. M. Nasrabadi “Adaptive anomaly detection using subspace separation for hyperspectral imagery,” Optical Engineering, vol. 42, Nov. 2003, pp. 3342–3351.
M. J. Carlotto, “A cluster-based approach for detecting man-made objects and changes in imagery,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 43, Jan. 2005, pp. 374–387.
N. D. Rasmussen, D. R. Thornton, B. S. Morse, “Enhancement of unusual color in aerial video sequences for assisting wilderness search and rescue,” 2008 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008, pp. 1356–1359.
C. Chang, S-S.Chiang, “Anomaly detection and classification for hyperspectral imagery”, IEEE, V. 40, N.6 (2002), pp. 1314-1325.
H. Ren, C. Chen, H. Chen, “Weighted anomaly detection for hyperspectral remotely sensed images”. Proc. of SPIE Vol. 5995, 599507, (2005).
J. C. Harsanyi, “Detection and classification of subpixel spectral signatures in hyperspectral image sequences,” Ph.D. dissertation, Univ. Maryland, Baltimore County, 116 pp., 1993.
M. A. Kolodner “Automated target detection system for hyperspectral imaging sensors” Applied optics, Vol. 47, No. 2 (2008), pp. F61-F70.
M. T. Eismann, S. Member, A. D. Stocker, N. M. Nasrabadi “Automated Hyperspectral Cueing for Civilian Search and Rescue” Proceedings of the IEEE, Vol. 97, No. 6 (2009), pp. 1031-1055.
A. Margalit, I. S. Reed, R. M. Gagliardi, “Adaptive optical target detection using correlated images” IEEE Trum. Aerosp. Electron. Syst., Vol. AES-21, (1985).
A. Margalit “Adaptive detection of stationary optical and IR targets using correlated scenes” Ph.D. dissertation, Univ. Southern California, Los Angeles, CA, (1984).
B. R. Hunt,T. M. Cannon “Nonstationary assumptions of Gaussian models of images” IEEE Truns. Syst., Mun. Cyhern. (1976).
K. M. Yang “Problems in detection and estimation” Ph.D. dissertation, Univ. Southern California, Los Angeles, (1987).
L. E. Brennan, I. S. Reed “An adaptive array signal algorithm for communications” IEEE Truns. Aerosp. Electron. Syst, Vol. AES-18, (1982).
T. W. Anderson, “An Introduction to Multivuriute Srntisticul Anulysis”. 2nd ed. New York: Wiley, (1982).
R. J. Muirhead “Aspects of Multivariate Stutisticul Theory”, New York: Wiley, (1982).
D. Margulis “Photoshop LAB Color: The Canyon Conundrum and Other Adventures in the Most Powerful Colorspace” Peachpit Press, (2005).
