論文の概要: Turbo-GoDec: Exploiting the Cluster Sparsity Prior for Hyperspectral Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12337v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 09:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.581992
• Title: Turbo-GoDec: Exploiting the Cluster Sparsity Prior for Hyperspectral Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Turbo-GoDec:ハイパースペクトル異常検出に先立ってクラスタスペーサを爆発させる
• Authors: Jiahui Sheng, Xiaorun Li, Shuhan Chen,
• Abstract要約: 我々はTurbo-GoDecと呼ばれる新しいハイパースペクトル異常検出法を提案する。 本稿では, 異常画素が空間内の小さなクラスター群として現れることがあり, 異常画素のクラスタ・スパシティー(クラスタ・スパシティ)と呼ぶ。 提案したTurbo-GoDec法の小型異常検出における優れた性能を示す3つの実超スペクトル画像(HSI)データセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.046952755590622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a key task in hyperspectral image processing, hyperspectral anomaly detection has garnered significant attention and undergone extensive research. Existing methods primarily relt on two prior assumption: low-rank background and sparse anomaly, along with additional spatial assumptions of the background. However, most methods only utilize the sparsity prior assumption for anomalies and rarely expand on this hypothesis. From observations of hyperspectral images, we find that anomalous pixels exhibit certain spatial distribution characteristics: they often manifest as small, clustered groups in space, which we refer to as cluster sparsity of anomalies. Then, we combined the cluster sparsity prior with the classical GoDec algorithm, incorporating the cluster sparsity prior into the S-step of GoDec. This resulted in a new hyperspectral anomaly detection method, which we called Turbo-GoDec. In this approach, we modeled the cluster sparsity prior of anomalies using a Markov random field and computed the marginal probabilities of anomalies through message passing on a factor graph. Locations with high anomalous probabilities were treated as the sparse component in the Turbo-GoDec. Experiments are conducted on three real hyperspectral image (HSI) datasets which demonstrate the superior performance of the proposed Turbo-GoDec method in detecting small-size anomalies comparing with the vanilla GoDec (LSMAD) and state-of-the-art anomaly detection methods. The code is available at https://github.com/jiahuisheng/Turbo-GoDec.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像処理における重要な課題として、ハイパースペクトル異常検出が注目され、広範な研究が続けられている。 既存の手法は主に、背景の空間的仮定に加えて、低ランクな背景とスパースな異常という2つの前提に反する。 しかし、ほとんどの手法は、異常の余剰事前仮定のみを利用しており、この仮説を拡張することは滅多にない。 ハイパースペクトル画像の観察から、異常画素は空間分布の特定の特性を示すことが判明した。 次に,従来のGoDecアルゴリズムとクラスタのスパーシティを結合し,クラスタのスパーシティをGoDecのSステップに組み込んだ。 その結果,Turbo-GoDecと呼ばれる新しいハイパースペクトル異常検出法が得られた。 提案手法では,マルコフ確率場を用いて異常前のクラスタ間隔をモデル化し,因子グラフ上のメッセージパッシングにより異常の辺縁確率を計算した。 ターボゴデックのスパース成分として, 異常確率の高い位置を処理した。 提案したTurbo-GoDec法は,バニラGoDec(LSMAD)および最先端異常検出法と比較して,小型異常検出において優れた性能を示す3つの実超スペクトル画像(HSI)データセットを用いて実験を行った。 コードはhttps://github.com/jiahuisheng/Turbo-GoDecで入手できる。

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