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一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法

宋珊珊 翟旭平

宋珊珊, 翟旭平. 一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 885-888,894.
引用本文: 宋珊珊, 翟旭平. 一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 885-888,894.
SONG Shanshan, ZHAI Xuping. Improved Infrared Anomaly Target Detection Algorithm Based on Single Gaussian Model[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 885-888,894.
Citation: SONG Shanshan, ZHAI Xuping. Improved Infrared Anomaly Target Detection Algorithm Based on Single Gaussian Model[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 885-888,894.

一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法

详细信息
    作者简介:

    宋珊珊(1995-), 女, 硕士研究生, 主要研究红外测温、红外热成像。E-mail:stacysong0207@163.com

    通讯作者:

    翟旭平(1972-), 男, 副教授, 主要研究图像处理、频谱感知。E-mail: zhaixp@shu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Improved Infrared Anomaly Target Detection Algorithm Based on Single Gaussian Model

  • 摘要: 基于单高斯模型的红外异常目标检测算法是一种常见的能自适应更新背景模型的检测算法。该算法对各个像素的输出响应进行高斯建模,通过设定的阈值确定目标像素点是否为前景像素点,从而达到检测的目的。本文在单高斯模型的基础上,提出一种改进的异常检测算法,该算法利用奈曼-皮尔逊准则选取最佳阈值,克服了根据经验值选取阈值的局限性,为最佳判决阈值的选取奠定了理论基础,使得在虚假率一定的情况下,检测概率达到最高。实验证明,将常见的经验阈值与本文确定阈值进行比较,本文算法确定的阈值检测效果更佳。
  • 图  1  检测判决结果示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of the detection judgment result

    图  2  使用不同阈值判决后的图像

    Figure  2.  Images after using different thresholds

    表  1  二元信号检测判决结果

    Table  1.   Judgment results of binary signal detection

    Judgment
    Assumption
    H0 H1
    H0 (H0/H0) (H0/H1)
    H1 (H1/H0) (H1/H1)
    下载: 导出CSV

    表  2  不同阈值的检测判决结果

    Table  2.   Detection and judgment results of different thresholds

    Threshold TP TN FP FN A MA FA
    Threshold1 93 3259 1766 2 0.6547 0.0211 0.9499
    Threshold2 88 4511 514 7 0.8982 0.0737 0.8538
    Threshold3 75 4959 80 20 0.9805 0.2105 0.5161
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-23
  • 修回日期:  2021-01-12
  • 刊出日期:  2021-09-20

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