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基于一类支持向量机的盲元检测方法

张东阁 傅雨田

张东阁, 傅雨田. 基于一类支持向量机的盲元检测方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(4): 404001-0404001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
引用本文: 张东阁, 傅雨田. 基于一类支持向量机的盲元检测方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(4): 404001-0404001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
Zhang Dongge, Fu Yutian. One class support vector machine used for blind pixel detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(4): 404001-0404001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
Citation: Zhang Dongge, Fu Yutian. One class support vector machine used for blind pixel detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(4): 404001-0404001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0404001

基于一类支持向量机的盲元检测方法

doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
基金项目: 

国家863计划(2015AA7015090,2015AA7015097);全球变化与海气相互作用专项任务(GASI-03-03-01-01);中国科学院上海技术物理研究所创新基金(2014-CX25)

详细信息
    作者简介:

    张东阁(1986-),男,助理研究员,博士,主要从事光学设计和机械设计方面的研究。Email:zhangdongge@mail.sitp.ac.cn

    通讯作者: 傅雨田(1967-),男,研究员,博士生导师,博士,主要从事红外光电系统总体技术方面的研究。Email:yutianfu@mail.sitp.ac.cn
  • 中图分类号: TN216;O439

One class support vector machine used for blind pixel detection

  • 摘要: 利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-10
  • 修回日期:  2017-12-18
  • 刊出日期:  2018-04-25

基于一类支持向量机的盲元检测方法

doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
    作者简介:

    张东阁(1986-),男,助理研究员,博士,主要从事光学设计和机械设计方面的研究。Email:zhangdongge@mail.sitp.ac.cn

    通讯作者: 傅雨田(1967-),男,研究员,博士生导师,博士,主要从事红外光电系统总体技术方面的研究。Email:yutianfu@mail.sitp.ac.cn
基金项目:

国家863计划(2015AA7015090,2015AA7015097);全球变化与海气相互作用专项任务(GASI-03-03-01-01);中国科学院上海技术物理研究所创新基金(2014-CX25)

  • 中图分类号: TN216;O439

摘要: 利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。

English Abstract

参考文献 (16)

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