Tăng tốc độ phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ ứng dụng trong tìm kiếm cứu nạn

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.