資料介紹
視覺(圖像型)火災探測需要提取較高質(zhì)量的目標紋理特征用于火災識別。本文利用混合高斯模型對煙霧目標進行前景提取,并且屏蔽掉非運動的背景圖像,然后根據(jù)結果圖像的灰度分布,計算灰度共現(xiàn)距陣,提取紋理特征。
在對圖像的研究和應用中,人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣。為了辨識和分析圖像中的目標需要將它們從圖像中分離提取出來,在此基礎上才有可能進一步對目標進行測量以及對圖像進行利用。而紋理是真實圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說,紋理是由許多相互接近的,互相編織的元素構成,并常富有周期性。在視覺火災探測
中,紋理特征是火災探測的重要參量。本文主要是探討火災初期階段,煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對紋理質(zhì)量的要求,在進行紋理特征提取之前要對煙霧圖像區(qū)域進行前景提取即分割出煙霧圖像。
圖像差分法是對運動目標前景提取的一個有用的方法,它根據(jù)視頻前后兩幀圖像的減運算來減去背景。但是由于煙霧形狀斷變化的特性,在對圖像進行減運算的時候,會丟失掉許多圖像的有用信息。本文利用高斯模型來對煙霧目標進行前景提取,提取煙霧目標同時屏蔽掉所有的非運動的背景信息,然后對結果圖像進行紋理特征的提取。
在對圖像的研究和應用中,人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣。為了辨識和分析圖像中的目標需要將它們從圖像中分離提取出來,在此基礎上才有可能進一步對目標進行測量以及對圖像進行利用。而紋理是真實圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說,紋理是由許多相互接近的,互相編織的元素構成,并常富有周期性。在視覺火災探測
中,紋理特征是火災探測的重要參量。本文主要是探討火災初期階段,煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對紋理質(zhì)量的要求,在進行紋理特征提取之前要對煙霧圖像區(qū)域進行前景提取即分割出煙霧圖像。
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