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改进YCBCR和区域生长的多特征融合的火焰精准识别

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摘要

针对传统传感器火灾检测系统及现有的基于图像处理的火焰检测算法进行火焰检测时,容易受到干扰,误检率较高问题,本文融合RGB、YCbCr和种子区域生长算法提出一种新的火焰前景提取算法。首先,将火灾图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,改进传统的YCbCr算法,从反光和非反光区域场景考虑红色分量R通道和亮度分量Y通道之间的关系,从而可以对反光和非反光图像中的部分干扰噪声进行剔除,避免过多图像噪声对初始分割的干扰;然后通过对连通区域质心权重的计算,自动确定种子,对完成颜色分割的图像进行区域生长,达到精细分割的目的;最后,全面分析火焰的面积、周长增长特征、圆形度特征和质心变化特征,给出面积和周长的变异系数,质心运动距离变化比。并基于此把火焰同路灯、蜡烛等非火焰准确区分开。实验结果表明:该方法弥补了单个算法对火灾场景分析导致识别准确度不高的缺点,且能同时做到对反光和非反光区域进行识别、快速排除干扰物,减少误判。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.061022

作者单位:

    武汉理工大学安全科学与应急管理学院
    武汉理工大学资源与环境工程学院
    武汉理工大学资源与环境工程学院
    重庆市计量质量检测研究院
    武汉理工大学
    武汉理工大学资源与环境工程学院

引用该论文

张丹丹,章光,陈西江,班亚,赵潇洒,徐乐. 改进YCBCR和区域生长的多特征融合的火焰精准识别[J].激光与光电子学进展,2020,57(06):061022.