Kết luận:

1. Đề xuất thuật toán IKDE: Thuật toán cải tiến IKDE (Improved Kernel Density Estimation) đã được phát triển để tăng độ chính xác phát hiện các điểm ảnh dị thường, giảm tỷ lệ dương tính giả bằng cách khử nhiễu và định vị khu vực nghi ngờ chứa điểm ảnh dị thường.
2. Tăng tốc độ tính toán: Thuật toán sử dụng kỹ thuật nhóm các điểm ảnh, sắp xếp nhóm điểm ảnh, áp dụng cây kd-tree và tính toán hàm mật độ xác suất đa luồng trên CPU hoặc song song trên GPU, giúp giảm thời gian tính toán.
3. Kết quả thực nghiệm: Các thử nghiệm cho thấy độ chính xác và hiệu suất của thuật toán IKDE cải tiến vượt trội so với các phương pháp trước đây, đặc biệt là trong điều kiện ảnh có nhiễu cao.

Hướng phát triển:

1. Nghiên cứu thêm về các phương pháp khử nhiễu: Tiếp tục phát triển các phương pháp khử nhiễu hiệu quả hơn để tăng độ chính xác của thuật toán phát hiện dị thường.
2. Ứng dụng thực tế: Triển khai thử nghiệm các kỹ thuật phát hiện dị thường trong các tình huống thực tế để đánh giá hiệu quả và cải tiến các thuật toán.
3. Mở rộng phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật phát hiện dị thường trên các loại ảnh viễn thám khác nhau, không chỉ giới hạn ở ảnh quang học.
4. Tối ưu hóa thuật toán: Tiếp tục tối ưu hóa các thuật toán để giảm thiểu thời gian tính toán và tăng cường khả năng xử lý dữ liệu lớn trong thời gian thực