[发明专利]一种视频火焰图像复合识别方法

权利要求书

1.一种视频火焰图像复合识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)收集含有火焰区域的图片并标记火焰区域，统计火焰区域的火焰像素点值，得到火焰区域的RGB各分量的均值和方差，构造单峰高斯模型；

2)利用单峰高斯模型对待识别预处理图像中每个像素点利用公式(1)和公式(2)得到相应的高斯概率，把高斯概率小于第一设定阈值的像素点设为0，高斯概率大于等于第一设定阈值的像素点设为1，得到待识别预处理图像的颜色图；

式中，p_i为某一个分量图I_i(x,y)对应像素点的高斯概率；

I_i(x,y)为待识别预处理图像在RGB模型中的某一个分量图，x、y分别为待识别预处理图像中矩阵坐标的横坐标和纵坐标；

μ_i为对应单峰高斯模型的均值；

σ_i为对应单峰高斯模型的方差；

式中，p(I(x,y))为某一像素点I(x,y)的高斯概率；

p_i(I_i(x,y))为公式(1)计算得到的分量概率；

3)由待识别预处理图像及其前一帧图像计算得到光流场，对光流场中每个像素点的运动速度进行处理，把运动速度小于第二设定阈值的像素点设为0，运动速度大于等于第二设定阈值的像素点设为1，得到待识别预处理图像的运动图；

4)利用GBVS模型对待识别预处理图像检测其显著性区域，得到待识别预处理图像的显著性图；选择基于光流法的运动检测并结合图像显著性分析来提取视频中的运动区域；GBVS模型为：假设给定特征图目标为计算得到待识别预处理图像的显著图则两个节点(i,j)和(p,q)之间距离定义为：

式中，M(i,j)为使得点(i,j)在显著图中显著于其周围点；

M(p,q)为使得点(p,q)在显著图中显著于其周围点；

把特征图中的每两个点两两连接起来得到一个全连通有向图G_A，对从点(i,j)到点(p,q)的边赋予权重

式中，σ为无量纲，其取值为待识别预处理图像宽度的1/10～1/5；

这样节点间的权重与节点之间的差异程度和在特征图中的远近成比例；在全连通有向图G_A上定义一个马尔科夫链，并且把从节点出去的边的权重归一化，得到马尔科夫链的平衡分布，它反映了随机游走点在节点经过的频率，显著值由特征图中节点两两对比得到；最后对显著值图整体归一化得到待识别预处理图像的显著性图；

5)将通过单峰高斯模型获得的颜色图、通过光流场获得的运动图以及基于GBVS模型获取的显著性图结合，并将三幅图像素点都为1的像素设为1，其他的设为0，得到二值图；

6)对二值图进行形态学操作以平滑边缘和填补空洞，得到最终的火焰识别结果。

2.如权利要求1所述的一种视频火焰图像复合识别方法，其特征在于，步骤1)中，由不少于400幅火焰图片，将其中的火焰区域标记出来，对其中火焰像素进行统计计算，得到均值和方差。

3.如权利要求1或2所述的一种视频火焰图像复合识别方法，其特征在于，步骤2)中，第一设定阈值的取值为0.001～0.007。

4.如权利要求1所述的一种视频火焰图像复合识别方法，其特征在于，在步骤3)中，设在时刻t时，待识别预处理图像前一帧图像中点(x,y)处的灰度值为I(x,y,t)，在dt时刻后移动到待识别预处理图像中点(x+dx,y+dy)处，则相应的灰度值为I(x+dx,y+dy,t+dt)；由于时间间隔dt小于40ms，则有

I(x+dx,y+dy,t+dt)＝I(x,y,t) (3)

将公式(3)左边项使用泰勒级数展开，当dx→0,dy→0,dt→0时，得到下式：

结合上述公式(3)和(4)得到：

公式(5)两边同时除以dt即得：

令则上式写为：

I_xu+I_yv+I_t＝0 (7)

式中，(u,v)表示待识别预处理图像中像素的速度矢量，假定在空间中局部领域内速度矢量是相同或一致的，然后使用加权的最小二乘法来得到矢量场，即光流场，对光流场中每个像素点的运动速度进行处理，把运动速度小于第二设定阈值的像素点设为0，运动速度大于等于第二设定阈值的像素点设为1，得到待识别预处理图像的运动图。