[发明专利]一种视频火焰图像复合识别方法

摘要

本发明公开了一种视频火焰图像复合识别方法，属于在环境不适合传统的探测器工作以及在空旷大环境下的火焰识别领域，该方法首先通过对现有的火焰图片进行处理分析，获取对应火焰区域RGB的均值和方差，构建单峰高斯模型，用其检测图片中火焰颜色像素点；使用光流法得到像素点的运动速率大小，使用GBVS模型得到图片中的显著性区域；最后使用最大类方差法对前景目标和背景进行分割，对得到的二值图进行形态学处理，获取最终的识别结果。通过大量的仿真验证，本发明结合了颜色、运动法和显著性区域检测的复合视频火焰区域检测方法可以取得很好的识别火焰效果，并且可以滤除可能存在噪声和对图像边缘进行平滑处理。

主权项

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，pi为某一个分量图Ii(x,y)对应像素点的高斯概率；Ii(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；μi为对应单峰高斯模型的均值；σi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；pi(Ii(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GA，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GA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。