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题名一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法
被引量：3
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作者
宋珊珊
翟旭平
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机构
上海大学特种光纤与光接入网重点实验室
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2021年第9期885-888,894,共5页
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文摘
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。
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关键词
红外成像
目标检测
单高斯模型
奈曼-皮尔逊准则
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Keywords
infrared imaging
target detection
single Gaussian model
neiman-pearson criterion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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