【摘要】：針對(duì)圖像型火災(zāi)煙霧分割算法不能同時(shí)提取白色、灰白色和黑色煙霧的問題,提出了一種粗糙集和區(qū)域生長(zhǎng)法相結(jié)合的煙霧圖像分割算法。在RGB顏色空間提取圖像的R分量,根據(jù)R分量的統(tǒng)計(jì)直方圖構(gòu)造粗糙度直方圖,選取粗糙度直方圖中合適的波谷值作為分割閾值,對(duì)圖像進(jìn)行粗分割。相對(duì)背景圖像,煙霧屬于運(yùn)動(dòng)信息,采用幀間差分法提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域,排除靜態(tài)干擾。煙霧具有獨(dú)特的顏色特征,在RGB顏色空間建立煙霧顏色模型,去除顏色相近的運(yùn)動(dòng)干擾,獲得疑似煙霧區(qū)域。在該區(qū)域內(nèi)選擇種子點(diǎn),在粗糙集粗分割的結(jié)果上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng),提取出煙霧區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠同時(shí)分割出白色、灰白色和黑色煙霧,煙霧邊緣不規(guī)則信息保存比較完整,與已有算法的平均分割準(zhǔn)確率、召回率以及F值相比,分別提高了19%、21.5%、20%。
【圖文】：

孿袼氐牧謨潁囫鋇角鈌蠆荒芙鈋徊嚼┱牛嘈彼餑?像素點(diǎn)都有了歸屬，則結(jié)束整個(gè)生長(zhǎng)過程，將種子點(diǎn)生長(zhǎng)出的區(qū)域標(biāo)記為1，其他區(qū)域標(biāo)記為0。最后，對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)的二值分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，使用開運(yùn)算去除散點(diǎn)和毛刺。4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文使用Matlab2015a開發(fā)環(huán)境，對(duì)6組不同環(huán)境下的煙霧視頻進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本文算法的有效性。目前火災(zāi)視頻識(shí)別還沒有標(biāo)準(zhǔn)的視頻數(shù)據(jù)庫(kù)，本文所使用的視頻來源于互聯(lián)網(wǎng)和課題組自行拍攝的視頻，視頻環(huán)境描述如表1所示。Fig.3Smokeimagecoarsesegmentationresultsbasedonroughset圖3基于粗糙集的煙霧圖像粗分割結(jié)果1301

確率（precision）、召回率（recall）和F值的平均值與文獻(xiàn)[7]及文獻(xiàn)[8]的分割結(jié)果進(jìn)行定量比較。在煙霧圖像分割中，以手動(dòng)分割的二值化煙霧區(qū)域作為真實(shí)數(shù)據(jù)集合，記為A，算法分割出的煙霧區(qū)域并且從屬于A的像素集合為B，不從屬于A的像素集合為C。假設(shè)集合A、B、C中的像素?cái)?shù)分別為a、b、c，則準(zhǔn)確率、召回率和F值分別為：precision=bb+c（14）recall=ba（15）F=(1+β2)×precision×recallβ2×precision+recall（16）F值是結(jié)合了召回率和準(zhǔn)確率的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，取β2=0.3[15]。圖5是將6段視頻用本文算法和文獻(xiàn)[7]、文獻(xiàn)[8]分割結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率和F值的平均值定量比較圖。從圖5中可以看出，本文煙霧圖像分割算法的準(zhǔn)確率、召回率和F值均高于文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]，，證明了本文算法的有效性和先進(jìn)性。在分割的準(zhǔn)確率、召回率和F值方面，本文算法優(yōu)于文獻(xiàn)[7]、文獻(xiàn)[8]的主要原因是：利用粗糙集中知識(shí)對(duì)對(duì)象的分類能力，將“團(tuán)聚”的白色、灰白色、黑色煙霧均能較為完整地分為一類；使用煙霧分割中準(zhǔn)確性較高的幀差法，并建立煙霧的RGB顏色模型，可以較為準(zhǔn)確地分割出煙霧區(qū)域，然后使用區(qū)域生長(zhǎng)算法，在該區(qū)域中選取合適的種子點(diǎn)，在粗糙集分割的結(jié)果上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，得到最終的煙霧分割結(jié)果。即粗糙集粗分割保證了煙霧分割結(jié)果的完整性，區(qū)域生長(zhǎng)法中種子點(diǎn)的選取方法保證了分割結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，將粗糙集與區(qū)域生長(zhǎng)法結(jié)合使得煙霧分割的準(zhǔn)確率、召回率和F值均有所提高。5結(jié)束語(yǔ)本文提出了一種粗糙集和區(qū)域生長(zhǎng)法相結(jié)合的煙霧圖像分割算法。粗糙集分割方法可以將圖像分割成若干個(gè)顏色類，然后用幀差法和顏色模型分割出煙霧區(qū)域，在此區(qū)域中選取種子點(diǎn)，在粗糙集分割的結(jié)果圖上進(jìn)行區(qū)?
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部研究開發(fā)項(xiàng)目No.2016-K3-014 西安市碑林區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目No.GX1605 西安建筑科技大學(xué)基礎(chǔ)研究基金項(xiàng)目No.JC1514~~
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉維華;張曉峰;;基于區(qū)域生長(zhǎng)的肝區(qū)提取算法[J];黑龍江科技信息;2008年25期

2 耿兆楠;羅花鋒;;利用背景區(qū)域生長(zhǎng)提取海面目標(biāo)方法研究與實(shí)現(xiàn)[J];福建電腦;2006年12期

3 吳琳;王紅;李海燕;杜鵑;;基于區(qū)域生長(zhǎng)的生物醫(yī)學(xué)圖像交互式分割算法[J];科技信息;2012年08期

4 郝昕u

本文編號(hào)：2516712