針對火焰識別顏色空間模型FCS帶來的錯判率高問題,基于混沌理論和k-medoids的粒子群算法,提出了一種改進(jìn)的火焰識別顏色空間——IFCS。利用IFCS顏色空間進(jìn)行火焰識別,可以在保證計算的簡單快捷的同時,相對FCS更加突出火焰/非火焰像素顏色屬性差異特性。采用混沌序列初始化粒子、自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重、動態(tài)非線性調(diào)整學(xué)習(xí)因子、混沌搜索跳出局部最優(yōu)等方法,得到了IFCS火焰識別顏色空間;進(jìn)一步,在IFCS火焰顏色空間中通過經(jīng)典Otsu閾值方法得到二值圖像,建立了基于IFCS和Otsu的火焰識別算法——IOFR算法。實驗結(jié)果表明:IOFR算法有效降低了當(dāng)前基于FCS顏色空間火焰識別算法的火焰錯判率。 

【文章來源】：計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

提取特征樣本數(shù)據(jù)的特征圖像

cations計算機(jī)工程與應(yīng)用和式（21）。該轉(zhuǎn)換矩陣用于將RGB顏色空間的圖片轉(zhuǎn)換到相應(yīng)顏色空間，U1對應(yīng)FCS顏色空間，U2對應(yīng)IFCS顏色空間。在使用U進(jìn)行轉(zhuǎn)換前，對圖片進(jìn)行伽馬變換增強(qiáng)火焰的亮度，提高對比度。轉(zhuǎn)換完成后，使用Otsu方法對圖片進(jìn)行二值化處理，從而得到火焰檢測圖片。U1=è÷÷1.00253.14232.2875-0.3310-1.06340.0735-2.3627-0.4439-0.8705（20）U2=è÷÷4.24063.25364.9924-1.5538-0.89753.8410-1.3263-4.5380-3.6301（21）從圖14中可以看出本文算法能夠很好地區(qū)分火焰和非火焰像素，但是本文算法還存在一些缺點，如圖中第5行，當(dāng)火焰顏色和非火焰顏色相似時不能很好地區(qū)分出火焰部分，會將相似的非火焰部分誤判為火焰。表2給出了本文算法和對比算法的定量對比結(jié)果，包括各個圖片的火焰檢測的準(zhǔn)確率DA，正判率TP和錯判率FP。結(jié)果表明，本文算法的火焰識別正判率和準(zhǔn)確率略高于對比算法，但在第6行本文算法的火焰識別正判率略低于對比算法，而其準(zhǔn)確率要高于對比算法。表3給出了本文算法和對比算法對所有圖片進(jìn)行火焰識別的平均結(jié)果，可以看出本文算法在準(zhǔn)確率DA，正判率TP方面比對比算法高。6結(jié)束語針對FCS顏色空間模型，本文提出了一種基于混沌理論和k-medoids聚類的粒子群算法改進(jìn)的火焰識別顏色空間模型IFCS，進(jìn)而建立了IOFR火焰識別算法，該算法降低了火焰識別的錯判率，提高了火焰識別的正確率。但是該算法還存在一些不足，當(dāng)火焰顏色和非火焰顏色相近時，會將非火焰像素誤判為火焰像素。未來可以考慮多種火焰的特征，從而提高火焰檢測的準(zhǔn)確率。參考文獻(xiàn)：[1]ChenTH，WuPH，ChiouYC.Anearlyfire-detection

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3054455