本文針對顏色空間模型的誤報問題,提出基于多特征融合的方式識別火焰。分析對比了多種圖像灰度化、圖像濾波的方式、顏色聚類方式以及邊緣檢測手段,結合圖像的形態(tài)學處理,提取了火焰邊緣,提取了火焰的矩形度、圓形度以及邊界粗糙度三種特征,進行火焰識別。 

【文章來源】：電子技術與軟件工程. 2020,(05)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

矩形度統(tǒng)計直方圖

圓形度統(tǒng)計直方圖

基于多特征融合的火焰識別

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于數(shù)學形態(tài)學圖像處理算法研究[J]. 陳尹剛.  信息通信. 2019(12)
[2]多傳感器數(shù)據(jù)融合在火災檢測中的應用研究[J]. 羅小權,潘善亮.  無線通信技術. 2019(03)
[3]火災探測器在地鐵高大空間應用研究[J]. 涂仲新.  建筑技術開發(fā). 2019(14)
[4]基于圖像顯著性檢測的圖像分割[J]. 劉志偉,周東傲,林嘉宇.  計算機工程與科學. 2016(01)
[5]多特征融合的火焰檢測算法[J]. 吳茜茵,嚴云洋,杜靜,高尚兵,劉以安.  智能系統(tǒng)學報. 2015(02)
[6]C-V模型在紅外視頻火災圖像分割中的應用[J]. 秦薇薇,王慧琴,胡燕,梁俊山,殷穎.  計算機工程與應用. 2013(08)
[7]基于視頻圖像的森林火災識別算法研究[J]. 齊懷琴,徐剛,王娜.  電視技術. 2010(09)
[8]早期火災火焰尖角計算算法的研究[J]. 顧俊俊,趙敏,吳毅杰.  青島大學學報(工程技術版). 2010(01)
[9]大空間圖像型火災探測算法的研究[J]. 吳愛國,李明,陳瑩.  計算機測量與控制. 2006(07)

碩士論文
[1]基于圖像分析的火災報警系統(tǒng)研究[D]. 陳東陽.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[2]基于視頻圖像特征提取的煙霧檢測算法研究[D]. 文澤波.中國科學技術大學 2016



本文編號：3568632