Алгоритм автоматического построения компактных дескрипторов сегментирующих гиперспектральные изображения

Abstract

Анализ гиперспектральных изображений является нетривиальной задачей по ряду причин. Один из наиболее популярных подходов к работе с такими данными - использование индексов, например NDVI. Однако создание таких индексов для различения произвольных классов данных на изображении является проблематичным. В данной работе предлагается алгоритм, который автоматически формирует легковесные дескрипторы для анализа гиперспектральных изображений. Данные легковесные дескрипторы в рамках алгоритма представляются индексами с подобранными информативными слоями. Предложенный алгоритм автоматизирует процесс формирования дескрипторов с помощью нейросетевой модели Segment Anything Model (SAM), используемой для автоматической разметки по PCA компонентам исходного изображения, и алгоритма формирования информативных индексов INDI. Результатом применения предложенного алгоритма является набор дескрипторов, каждый из которых различает один из исходных классов, выделенных с помощью SAM. В работе продемонстрировано применение разработ