基于颜色特征的低照度林火图像分割方法

发布时间：2018-04-03 18:33

  本文选题：低照度　切入点：林火　出处：《消防科学与技术》2017年10期

【摘要】：在一些光照强度较低场的场景下,用一般方法直接分割火焰的效果不佳。针对这一问题,提出基于颜色特征的低照度林火图像分割方法。在HSV空间的V通道上,对原始图像进行直方图均衡化;分别分析火焰像素在RGB与YCbCr空间的特征,以此为依据对火焰进行分割;将二者结果相融合,得到完整的火焰图像。通过与MCC参数、F1-score参数和HAF参数进行对比,证明此算法对火焰像素的检测率更高,分割效果更好,且具有很好的抗干扰性。
[Abstract]:In some scenes with low illumination intensity, the effect of direct flame segmentation is not good.To solve this problem, a low illuminance forest fire image segmentation method based on color features is proposed.In the V channel of HSV space, the original image is equalized by histogram; the characteristics of the flame pixels in the RGB and YCbCr spaces are analyzed, and the flame is segmented according to the characteristics. The results of the two methods are fused to obtain the complete flame image.By comparing with MCC parameters such as F1-score parameter and HAF parameter, it is proved that the algorithm has higher detection rate, better segmentation effect and better anti-jamming performance.
【作者单位】： 西安科技大学电气与控制工程学院;
【基金】：陕西省教育厅自然科学专项项目(14JK1467) 西安科技大学博士启动资金资助项目(2014QDJ010)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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