[发明专利]基于图像三色分割的厨房油烟浓度划分标识方法

权利要求书

1.一种基于图像三色分割的厨房油烟浓度划分标识方法，其特征在于，图像处理单元以成像设备采集的初始图像作为基础进行处理，初始图像为灰度图，所采集的初始图像被序列化存储；

对任意一帧待处理的初始图像进行油烟浓度标识，步骤如下：

(1)将待处理的初始图像定义为目标图像，对目标图像进行开运算去噪，得到去噪图像；

(2)获取最小值新生图像；

(3)求取绝对值灰度差值，获得绝对值灰度差值图像；

(4)将绝对灰度差值进行归一化处理得到归一化绝对灰度差值，将归一化绝对灰度差值与油烟阈值进行对比，将归一化绝对灰度差值进行高、中、低灰度值梯度划分；

(5)在目标图像中，将设定好的油烟阈值用三种不同的单通道颜色标识，并根据步骤(4)的灰度值梯度划分结果进行标记。

2.根据权利要求1所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度划分标识方法，其特征在于，

步骤(1)中，对目标图像进行开运算去噪，得到去噪图像，具体是：

先对目标图像进行腐蚀操作，以消除图像中的噪点和细小尖刺，断开窄小的连接；再对腐蚀后的图像进行膨胀操作，恢复图像中的明显特征。

3.根据权利要求2所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度划分标识方法，其特征在于，

目标图像D由m*n个像素构成，目标图像D的像素灰度值以矩阵DH表示，DH＝{dh_i,j}，dh_i,j代表目标图像D中第i行、第j列像素对应的灰度值，1≤i≤m，1≤j≤n；

对目标图像D进行腐蚀操作，具体包括如下步骤：

2-11，任意定义一个卷积核A；

2-12，将卷积核A与目标图像进行卷积；在卷积核A遍历目标图像时，提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最小值p以及与卷积核中心重合的像素点C；

像素点C的灰度通过矩阵CH＝{c_k,q}表示，k、q为像素点C的行序号和列序号，

获得在卷积核A遍历目标图像过程中得到的卷积结果最小值像素点矩阵P，最小值像素点矩阵P的灰度通过矩阵PH＝{p_k,q}表示；

2-13将像素点矩阵P的灰度对应覆予像素点C，得到腐蚀图像；

对腐蚀图像进行膨胀操作，具体包括如下步骤：

2-21，任意定义一个卷积核B；

2-22，将卷积核B与腐蚀图像进行卷积；在卷积核B遍历腐蚀图像时，提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最大值o以及与卷积核中心重合的像素点R；

像素点R的灰度通过矩阵RH＝{r_l,v}表示，l、v为像素点R的行序号和列序号，

获得在卷积核B遍历腐蚀图像过程中得到的卷积结果最大值像素点矩阵O，最大值像素点矩阵O的灰度通过矩阵OH＝{o_l,v}表示；

2-13将最大值像素点矩阵O的灰度对应覆予像素点R，得到膨胀图像，得到的膨胀图像即为去噪图像。

4.根据权利要求3所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度划分标识方法，其特征在于，卷积核A为3*3矩阵，卷积核B为3*3矩阵。