合成孔径异常成像
计算机视觉与模式识别
2023-04-27 v1 图像与视频处理
摘要
先前的研究表明，在存在植被遮挡的情况下，与将异常检测应用于传统航拍图像相比，将其应用于合成孔径成像所得积分图像时性能显著更优。在本文中，我们假设并证明：对检测到的异常进行积分比在积分图像中检测异常更为有效。这带来了更好的遮挡去除、离群点抑制，以及在视觉与计算上检测到原本被遮挡目标的更高概率。我们的假设通过仿真与现场实验均得到了验证。我们还展示了一个实时应用，使蓝灯组织及其他使用商用无人机平台的用户能够实际利用我们的发现。该应用旨在应对因植被造成强遮挡的用例，例如搜索与救援、野生动物观测、野火早期探测以及监视。
引用
@article{arxiv.2304.13590,
title = {Synthetic Aperture Anomaly Imaging},
author = {Rakesh John Amala Arokia Nathan and Oliver Bimber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.13590},
year = {2023}
}