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时间:2019-10-21
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1、火焰图像特征在火灾数字图像识别中的运用王沁(西安工业大学机电工程学院,西安710032)摘要:火焰尖角数目和圆形度是早期火灾火焰的主要特征,本文主要论述了如何在数学形态学基础上,利用火灾火焰的两个特点判断和识别早期火情的。实验中,对火焰的二值图像进行开运算,即先腐蚀,再膨胀,忖的是为了对火焰图像进行形态学滤波,去噪。从实验结杲可以看出,该算法可以很好的识别火焰和T扰源。关键词:数学形态学;腐蚀;膨胀;开运算;火焰尖角中图分类号:TN911.73文献标识码:A文章编号:TheUseofFireImages9
2、CharactersintheDistinguishingoftheEarlierFireWangQin(SchoolofMechanicalandElectronicEngineeringXi9anTechnologicalUniversity,XiTan710032)Abstract:Thepapermainlytalkedaboutthefeaturesofearlyfire.Processinghasbeendonetothecollectedearlierfireimagebymathemati
3、csmorphology.Intheexperiment,openingarithmeticwayshasbeenusedinthefireimageswhichiserosionfirstanddilationsecond・Bythiswaywecaneliminatethemostofnoiseseffectively.Fromtheresultoftheexperiment,itisprovedthatmathematicsmorphologycanhelpusidentifyfireanddist
4、urbs.KeyWords:MathematicsMorphology;Erosion;Dilation;Fire'ssharp1前言图像的特征提取是对图像进行模式识别的必要前提。通过图像处理算法,提取火灾图像中目标区域的特征,并将这些特征进行有机的结合,进而达到判别火灾的目的。如果要建立一个识別不同种类对象的系统,首先必须确定应测量对象的菜些特征以产生描述参数。被度量的这些特殊的局性称为对象的特征,而所得的参数值就组成了每个对象的特征向量。数学形态学是山一吆11形态学的代数运算子组成的⑴。最基本的形态学
5、运算子有:腐蚀(Erosion)、腸长(Dilation)>开(Opening)和闭(Closing)。用这些算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理,包括图像分割、特征抽取、边界检测、图像滤波、图像增强和恢复等方面的工作。2特征提取的原则几乎没有解析方法能够指导特征的选取⑺。很多情况下凭知觉的引导列出一•些可能有用的特征表,然后用特征排序方法计算不同的特征的相对效率。利用其结果对其进行筛选,从而选出若干较好的特征。良好的特征应具有4个特点:1)可区别性:对于属于不同类别的对彖来说,它们的特征应具有明
6、显的差异。2)可覆性:对同类的对彖,其特征值应比较相近。3)独立性:各特征Z间应彼此不相关。虽然相关性的特征对以组合起来以减少噪声干扰,它们一般不应该作为单独的特征使用。4)数量少:模式识别系统的复杂度随系统的维数(特征的个数)迅速增长。3形态学开运算膨胀和腐蚀对图像的处理效果是相反的,但两种操作并不具有互逆性。开运算正是根据腐蚀和膨胀的不可逆性演变而来的⑶。灰度图像开运算的表达式与二值图像相比具有相同的形式。结构元素“对图像/作开运算处理,可定义为fob,即fob=(f®b)㊉/?(1)如果是二值图像的
7、情况,开运算是b对/的简单的腐蚀操作,接下来对腐蚀的结果再进行膨胀操作。在实际运用中,开运算处理常用于去除较小的亮点(相对结构元素而言),同时保留所有的灰度和较大的亮区特征不变。腐蚀操作去除较小的亮的细节,同时使图像变暗。如果再施以膨胀处理将增加图像的亮度,而不再引入已经去除的部分。•••••••••••(a)图像区域(b)结构元素(c)开运算结果图1开运算本实验在对二值图像进行形态学滤波,去掉噪声时采用的算法是开运算,即先腐蚀,再膨胀。其原理示意图如图1所示。可以看到在凸角点周围,图像的集合结构无法容纳
8、给定结构元索,从而凸角点被开运算删除。原图经过开运算Z后,能够去除孤立的小点、毛刺和小桥,消除小物体、平滑较大物体的边界,同吋并不明显改变其而积。4火灾火焰特征的提取4.1火焰尖角的识别不稳定火焰本身有很多尖角,火焰边缘抖动一个明显表现使:火焰的尖角数目呈现无规则的跳动。因此,木文采用了基于“边缘抖动”的火灾判据一一尖和判据。对于火焰尖介来说,特征点首先应该是它的顶点,顶点是局部的极值点。尖也的顶点可能是多个点,那就都取为特征
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