基于图像的火焰检测算法
发布时间:2022-01-04 15:57
本文针对颜色空间模型的误报问题,提出基于多特征融合的方式识别火焰。分析对比了多种图像灰度化、图像滤波的方式、颜色聚类方式以及边缘检测手段,结合图像的形态学处理,提取了火焰边缘,提取了火焰的矩形度、圆形度以及边界粗糙度三种特征,进行火焰识别。
【文章来源】:电子技术与软件工程. 2020,(05)
【文章页数】:3 页
【部分图文】:
矩形度统计直方图
圆形度统计直方图
基于多特征融合的火焰识别
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于数学形态学图像处理算法研究[J]. 陈尹刚. 信息通信. 2019(12)
[2]多传感器数据融合在火灾检测中的应用研究[J]. 罗小权,潘善亮. 无线通信技术. 2019(03)
[3]火灾探测器在地铁高大空间应用研究[J]. 涂仲新. 建筑技术开发. 2019(14)
[4]基于图像显著性检测的图像分割[J]. 刘志伟,周东傲,林嘉宇. 计算机工程与科学. 2016(01)
[5]多特征融合的火焰检测算法[J]. 吴茜茵,严云洋,杜静,高尚兵,刘以安. 智能系统学报. 2015(02)
[6]C-V模型在红外视频火灾图像分割中的应用[J]. 秦薇薇,王慧琴,胡燕,梁俊山,殷颖. 计算机工程与应用. 2013(08)
[7]基于视频图像的森林火灾识别算法研究[J]. 齐怀琴,徐刚,王娜. 电视技术. 2010(09)
[8]早期火灾火焰尖角计算算法的研究[J]. 顾俊俊,赵敏,吴毅杰. 青岛大学学报(工程技术版). 2010(01)
[9]大空间图像型火灾探测算法的研究[J]. 吴爱国,李明,陈莹. 计算机测量与控制. 2006(07)
硕士论文
[1]基于图像分析的火灾报警系统研究[D]. 陈东阳.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于视频图像特征提取的烟雾检测算法研究[D]. 文泽波.中国科学技术大学 2016
本文编号:3568632
【文章来源】:电子技术与软件工程. 2020,(05)
【文章页数】:3 页
【部分图文】:
矩形度统计直方图
圆形度统计直方图
基于多特征融合的火焰识别
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于数学形态学图像处理算法研究[J]. 陈尹刚. 信息通信. 2019(12)
[2]多传感器数据融合在火灾检测中的应用研究[J]. 罗小权,潘善亮. 无线通信技术. 2019(03)
[3]火灾探测器在地铁高大空间应用研究[J]. 涂仲新. 建筑技术开发. 2019(14)
[4]基于图像显著性检测的图像分割[J]. 刘志伟,周东傲,林嘉宇. 计算机工程与科学. 2016(01)
[5]多特征融合的火焰检测算法[J]. 吴茜茵,严云洋,杜静,高尚兵,刘以安. 智能系统学报. 2015(02)
[6]C-V模型在红外视频火灾图像分割中的应用[J]. 秦薇薇,王慧琴,胡燕,梁俊山,殷颖. 计算机工程与应用. 2013(08)
[7]基于视频图像的森林火灾识别算法研究[J]. 齐怀琴,徐刚,王娜. 电视技术. 2010(09)
[8]早期火灾火焰尖角计算算法的研究[J]. 顾俊俊,赵敏,吴毅杰. 青岛大学学报(工程技术版). 2010(01)
[9]大空间图像型火灾探测算法的研究[J]. 吴爱国,李明,陈莹. 计算机测量与控制. 2006(07)
硕士论文
[1]基于图像分析的火灾报警系统研究[D]. 陈东阳.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于视频图像特征提取的烟雾检测算法研究[D]. 文泽波.中国科学技术大学 2016
本文编号:3568632
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3568632.html