面向异质变化检测的图信号处理 第二部分：谱域分析
计算机视觉与模式识别
2022-08-09 v2
摘要
本文是提出异质变化检测(HCD)新策略（即从图信号处理(GSP)视角解决HCD）论文的第二部分。我们构建图来表示每幅图像的结构，并将每幅图像视为定义在该图上的图信号。通过这种方式，我们可以将HCD问题转化为对图上所定义系统上信号响应的比较。在第一部分中，变化是通过从顶点域比较图之间的结构差异来度量的。在第二部分中，我们从谱域分析用于HCD的GSP。我们首先分析同一图上不同图像的谱性质，表明它们的谱既呈现共性也存在差异。特别地，正是变化导致了它们谱的差异。随后，我们提出一种用于HCD的回归模型，该模型将源信号分解为回归信号与变化信号，并要求回归信号在同一图上具有与目标信号相同的谱性质。借助图谱分析，所提回归模型灵活且可扩展。在七个真实数据集上的实验表明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2208.01905,
title = {Graph Signal Processing for Heterogeneous Change Detection Part II: Spectral Domain Analysis},
author = {Yuli Sun and Lin Lei and Dongdong Guan and Gangyao Kuang and Li Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01905},
year = {2022}
}