matlab线性选择两种运动目标检测的结果，选效果最好的一种

可以使用MATLAB中的线性选择方法来融合两种不同的运动目标检测算法的结果，并选择效果最好的一种。以下是一些具体步骤：

1. 准备两种不同的运动目标检测算法的结果。每种算法都应该生成一幅显著图像，用于表示每个像素的显著性程度。

2. 将两种显著图像进行归一化，使它们的像素值在[0,1]范围内。可以使用MATLAB中的函数“mat2gray”来进行归一化。

3. 对两种显著图像进行线性组合，得到融合后的显著图像。可以使用以下公式进行线性组合：

`fusionMap = a * saliencyMap1 + (1 - a) * saliencyMap2`

其中，`a`是一个权重因子，表示对第一种显著图像的重要程度。可以根据实际情况调整`a`的值。

4. 对融合后的显著图像进行阈值处理，得到二值化的显著图像。可以使用MATLAB中的函数“imbinarize”来进行阈值处理。

5. 使用评估指标（如精度、召回率、F-measure、AUC值等）来评估两种算法和融合后的算法的性能，选择效果最好的一个。可以使用MATLAB中的显著性检测工具箱（Saliency Detection Toolbox）来计算这些指标。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用线性选择方法融合两种运动目标检测的结果，并选择效果最好的一种：

% 加载两种显著图像
saliencyMap1 = imread('saliencyMap1.jpg');
saliencyMap2 = imread('saliencyMap2.jpg');

% 归一化显著图像
saliencyMap1 = mat2gray(saliencyMap1);
saliencyMap2 = mat2gray(saliencyMap2);

% 线性组合显著图像
a = 0.8;
fusionMap = a * saliencyMap1 + (1 - a) * saliencyMap2;

% 阈值处理融合后的显著图像
threshold = graythresh(fusionMap);
binaryMap = imbinarize(fusionMap, threshold);

% 计算评估指标
[precision1, recall1, FMeasure1, auc1] = salientEval(saliencyMap1, groundTruth);
[precision2, recall2, FMeasure2, auc2] = salientEval(saliencyMap2, groundTruth);
[precision3, recall3, FMeasure3, auc3] = salientEval(fusionMap, groundTruth);

% 选择效果最好的一种
if auc1 > auc2 && auc1 > auc3
    bestMap = saliencyMap1;
elseif auc2 > auc1 && auc2 > auc3
    bestMap = saliencyMap2;
else
    bestMap = fusionMap;
end

% 显示结果
figure(1);
imshow(saliencyMap1);
title('Saliency map 1');
figure(2);
imshow(saliencyMap2);
title('Saliency map 2');
figure(3);
imshow(fusionMap);
title(sprintf('Fusion map (a=%.2f)', a));
figure(4);
imshow(binaryMap);
title('Binary map');
figure(5);
imshow(bestMap);
title('Best map');

需要注意的是，评估指标的计算需要有真实显著图像作为参考。如果没有真实显著图像，可以使用一些公开数据集中提供的数据进行测试和评估。