A novel graph convolution and frequency domain filtering approach for hyperspectral anomaly detection

Abstract This paper introduces a novel algorithm for hyperspectral anomaly detection (HAD) that combines graph-based representations with frequency domain filtering techniques. In this approach, hyperspectral images (HSIs) are modeled as graphs, where each pixel is treated as a node with spectral fe...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Yang Ding, Hao Yan, Jingyuan He, Juanjuan Yin, A. Ruhan
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Springer 2025-01-01
Loạt:	Complex & Intelligent Systems
Những chủ đề:	Hyperspectral anomaly detection (HAD) Graph neural networks (GNN) Graph convolutional networks(GCN) Right-shift phenomenon Beta wavelet
Truy cập trực tuyến:	https://doi.org/10.1007/s40747-024-01738-z
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!