Máy dò dị thường do Reed và Yu đề xuất được công nhận là máy chuẩn để phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ. Tuy nhiên, máy này có một số hạn chế: dữ liệu ảnh phải tuân theo mô hình Gauss đa biến, tính toán nghịch đảo của ma trận hiệp phương sai rất phức tạp khi ảnh nền có kích thước lớn, hoạt động thiếu ổn định, đôi khi có tỉ lệ báo động giả cao, thiếu mối liên hệ không gian giữa các điểm ảnh. Quy tắc quyết định Neyman-Pearson thường được sử dụng dựa trên việc tính toán hàm mật độ xác suất phi tham số của dữ liệu nền để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy, nhưng lại có độ phức tạp tính toán cao. Để giảm độ phức tạp tính toán và thời gian tính toán, nhiều phương pháp đã được sử dụng, như: biến đổi Fourier nhanh, biến đổi Gauss nhanh, lập trình đa luồng trên bộ xử lý trung tâm (CPU), song song trên bộ xử lý đồ họa (GPU). Bài báo này trình bày một phương pháp ước lượng nhanh hàm mật độ xác suất bằng cách phân nhóm các điểm ảnh trên miền giá trị và tổ chức dữ liệu trên cây Kd-tree. Kết quả kiểm nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất vượt trội các phương pháp khác và có thể ứng dụng trong thực tế.

No abstract

Ngày nay, công nghệ mã nguồn mở đã trở nên phổ biến và phát triển, đặc biệt trong lĩnh vực hệ thông tin địa lí. Chúng cho phép các nhà phát triển phần mềm có thể xây dựng các dự án mà không phụ thuộc vào nền tảng thương mại. Trên cơ sở nghiên cứu các công nghệ GIS mã nguồn mở như PostGIS, MapWinGIS, GDAL, nhóm tác giả đề xuất giải pháp phần mềm quản lí nguồn dữ liệu ảnh viễn thám thông qua hệ thống mạng cục bộ nhằm hỗ trợ các hoạt động sản xuất trong các lĩnh vực GIS, viễn thám.

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. DOI: 10.32913/rd-ict.vol1.no39.581