厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法技术

厨房油烟浓度划分方法，包括以下步骤：对采集到的序列化的厨房油烟图像做帧差；编写灰度直方图函数，求出帧差图像的灰度直方图；统计直方图每个区间的像素点个数；根据设定的厨房油烟浓度高中低三个等级，结合不同帧差图的统计结果，将每一个时刻的厨房油烟划分为对应的浓度等级。本发明专利技术的目的在于提出厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法，该方法基于图像灰度直方图统计，通过本发明专利技术提供的方法，可对连续帧油烟图像准确到像素点级别的油烟浓度划分，具有高准确度和实时连续性等优点。

Kitchen smoke concentration partition method and oil smoke concentration detection and interference elimination method

The kitchen fume concentration division method includes the following steps: making frame difference for the collected serialized kitchen fume image; compiling gray histogram function to get gray histogram of frame difference image; counting the number of pixels in each section of the histogram; according to the three levels of kitchen fume concentration, combining different levels The statistical results of frame difference map divide the cooking fume into corresponding concentration level at each time. The object of the present invention is to propose a method for dividing cooking fume concentration and a method for detecting and eliminating interference. Based on the gray histogram statistics of the image, the method provided by the present invention can accurately divide the cooking fume concentration from a continuous frame to a pixel level, and has high accuracy and real-time continuity. Advantage.

【技术实现步骤摘要】
厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法
本专利技术涉及油烟检测
，尤其涉及厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法。
技术介绍
现阶段针对厨房油烟浓度检测主要有两种方法(红外投射法和物理检测法)，但这些方法大部分是针对厨房油烟引起的图像模糊、油烟扩散等特征提出来的，不能体现油烟的本质特征，容易造成误判。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述问题提出厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法。为了达到此目的，本专利技术采用以下技术方案：厨房油烟浓度划分方法，包括以下步骤：步骤A1，对采集到的序列化的厨房油烟图像做帧差；步骤A2，编写灰度直方图函数，求出帧差图像的灰度直方图；步骤A3，统计直方图每个区间的像素点个数；步骤A4，根据设定的厨房油烟浓度高中低三个等级，结合不同帧差图的统计结果，将每一个时刻的厨房油烟划分为对应的浓度等级。更优的，所述步骤A3中根据需要划分的浓度等级数量，可取10为区间长度，统计每个灰度区间内的像素点个数。更优的，所述步骤A4中若统计量符合相应的等级划分方案则划分油烟味相应的浓度等级。更优的，使用厨房油烟浓度划分方法的油烟浓度检测与干扰排除方法，包括以下步骤：步骤B1，实时采集灶台上方的油烟图像；步骤B2，图像处理单元对采集到的前后帧图像进行帧差运算，得到帧差后的动态区域图像；步骤B3，图像处理单元对帧差后的图像进行开运算，去除图像噪点；步骤B4，利用小波变换，检测帧差图高亮区域的边缘并进行标记，将标记出的区域设为感兴趣区域；步骤B5，利用图像平滑度和灰度值阈值综合判断的方法来排除干扰，识别出油烟运动区域；步骤B6，对识别出的油烟区域进行灰度直方图统计，判定油烟浓度等级。更优的，所述步骤B1中采集油烟图像的为相机，所述相机安装在油烟机本体上。更优的，所述步骤B2中图像处理单元会根据接收到的灰度图像的先后顺序，利用后一帧图像与前一帧图像做差。更优的，所述步骤B3中还包括以下步骤：步骤C1，对图像进行腐蚀操作，消除图像中的噪点和细小的尖刺，断开窄小的连接；步骤C2，对腐蚀完的图像进行膨胀操作，恢复原帧差图像上的明显特征。更优的，所述步骤B4还包括以下步骤：步骤D1，根据边缘的特征设定一个3*3大小的滤波器，用滤波器遍历帧差图像；步骤D2，计算每一位置中心像素点与领域内八个像素点的灰度值与滤波器内对应的值相乘并求总和作为中心像素点的边缘检测值；步骤D3，若所述边缘检测值与领域内超过一半的像素点灰度值相差较大，则将这一像素点判定为边缘点，并进行标记；步骤D4，待滤波器遍历完图像后，高亮区域的边缘会被检测并标记出来，作为下一步处理的感兴趣对象。更优的，所述步骤B5排除干扰区域包括以下步骤：步骤E1，找出油烟区域和干扰区域的分割阈值，当感兴趣区域的灰度均值大于设定的灰度阈值时，判定感兴趣区域为可能干扰区域；当感兴趣区域的灰度均值小于设定的灰度阈值时，判定感兴趣区域为可能油烟区域；步骤E2，在区域灰度均值的基础上，计算各感兴趣区域的平滑度，若某个感兴趣区域的方差大于设定值时，判定感兴趣区域为可能干扰区域；若某个感兴趣区域的方差小于设定值时，判定感兴趣区域为可能油烟区域；步骤E3，当步骤E1和步骤E2都为可能油烟区域时，则判定感兴趣区域为油烟区域，其他区域都判定为干扰区域。本专利技术的目的在于提出厨房油烟浓度划分方法及油烟浓度检测与干扰排除方法，该方法基于图像灰度直方图统计，通过本专利技术提供的方法，可对连续帧油烟图像准确到像素点级别的油烟浓度划分，具有高准确度和实时连续性等优点。附图说明图1为本专利技术的一个实施例的厨房油烟浓度划分方法的流程图；图2为本专利技术的一个实施例的流程图；图3为本专利技术的一个实施例的油烟区域识别的示意图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施例方式来进一步说明本专利技术的技术方案。如图1所示，厨房油烟浓度划分方法，包括以下步骤：步骤A1，对采集到的序列化的厨房油烟图像做帧差；步骤A2，编写灰度直方图函数，求出帧差图像的灰度直方图；步骤A3，统计直方图每个区间的像素点个数；步骤A4，根据设定的厨房油烟浓度高中低三个等级，结合不同帧差图的统计结果，将每一个时刻的厨房油烟划分为对应的浓度等级。更进一步的说明，所述步骤A3中根据需要划分的浓度等级数量，可取10为区间长度，统计每个灰度区间内的像素点个数。更进一步的说明，所述步骤A4中若统计量符合相应的等级划分方案则划分油烟味相应的浓度等级。更进一步的说明，如图2所示，油烟浓度检测与干扰排除方法，包括以下步骤：步骤B1，实时采集灶台上方的油烟图像；步骤B2，图像处理单元对采集到的前后帧图像进行帧差运算，得到帧差后的动态区域图像；步骤B3，图像处理单元对帧差后的图像进行开运算，去除图像噪点；步骤B4，利用小波变换，检测帧差图高亮区域的边缘并进行标记，将标记出的区域设为感兴趣区域；步骤B5，利用图像平滑度和灰度值阈值综合判断的方法来排除干扰，识别出油烟运动区域；步骤B6，对识别出的油烟区域进行灰度直方图统计，判定油烟浓度等级。更进一步的说明，所述步骤B1中采集油烟图像的为相机，所述相机安装在油烟机本体上。相机视野可以覆盖整个灶台，并透过镜头保护玻璃采集灶台油烟的实时灰度图像并传给图像处理单元。更进一步的说明，所述步骤B2中图像处理单元会根据接收到的灰度图像的先后顺序，利用后一帧图像与前一帧图像做差。由于前后两帧图像中静态区域是不变的，动态区域(例如油烟飘散，人手挥动等)是变化的，所以帧差后静态区域呈现黑色，动态区域帧差后表现为边缘模糊的高亮区域，所以通过帧差可以得到动态区域高亮的帧差图像。更进一步的说明，所述步骤B3中还包括以下步骤：步骤C1，对图像进行腐蚀操作，消除图像中的噪点和细小的尖刺，断开窄小的连接；步骤C2，对腐蚀完的图像进行膨胀操作，恢复原帧差图像上的明显特征。利用开运算的方法去除帧差图像的噪点，具体操作是，先腐蚀再膨胀。先对图像进行腐蚀操作，可以消除图像中的噪点和细小的尖刺，断开窄小的连接。膨胀是腐蚀的对偶操作，对腐蚀完的图像进行膨胀操作，恢复原帧差图像上的明显特征。利用开运算可以消除图像噪点，在纤细点处分离物体，平滑较大的物体边界，同时可以保证原来图像中高亮区域的面积基本不变，保证后续检测的准确性不受影响。更进一步的说明，所述步骤B4还包括以下步骤：步骤D1，根据边缘的特征设定一个3*3大小的滤波器，用滤波器遍历帧差图像；步骤D2，计算每一位置中心像素点与领域内八个像素点的灰度值与滤波器内对应的值相乘并求总和作为中心像素点的边缘检测值；步骤D3，若所述边缘检测值与领域内超过一半的像素点灰度值相差较大，则将这一像素点判定为边缘点，并进行标记；步骤D4，待滤波器遍历完图像后，高亮区域的边缘会被检测并标记出来，作为下一步处理的感兴趣对象。更进一步的说明，所述步骤B5排除干扰区域包括以下步骤：步骤E1，找出油烟区域和干扰区域的分割阈值，当感兴趣区域的灰度均值大于设定的灰度阈值时，判定感兴趣区域为可能干扰区域；当感兴趣区域的灰度均值小于设定的灰度阈值时，判定感兴趣区域为可能油烟区域；步骤E2，在区域灰度均值的基础上，计算各感兴趣区域的平滑度，若某个感兴趣区域的方差大于设定值时，判定感兴趣区域为可能干扰区域；若某个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.厨房油烟浓度划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A1，对采集到的序列化的厨房油烟图像做帧差；步骤A2，编写灰度直方图函数，求出帧差图像的灰度直方图；步骤A3，统计直方图每个区间的像素点个数；步骤A4，根据设定的厨房油烟浓度高中低三个等级，结合不同帧差图的统计结果，将每一个时刻的厨房油烟划分为对应的浓度等级。

【技术特征摘要】
1.厨房油烟浓度划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A1，对采集到的序列化的厨房油烟图像做帧差；步骤A2，编写灰度直方图函数，求出帧差图像的灰度直方图；步骤A3，统计直方图每个区间的像素点个数；步骤A4，根据设定的厨房油烟浓度高中低三个等级，结合不同帧差图的统计结果，将每一个时刻的厨房油烟划分为对应的浓度等级。2.根据权利要求1所述的厨房油烟浓度划分方法，其特征在于：所述步骤A3中根据需要划分的浓度等级数量，可取10为区间长度，统计每个灰度区间内的像素点个数。3.根据权利要求1所述的厨房油烟浓度划分方法，其特征在于：所述步骤A4中若统计量符合相应的等级划分方案则划分油烟味相应的浓度等级。4.根据权利要求1-3所述的使用厨房油烟浓度划分方法的油烟浓度检测与干扰排除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤B1，实时采集灶台上方的油烟图像；步骤B2，图像处理单元对采集到的前后帧图像进行帧差运算，得到帧差后的动态区域图像；步骤B3，图像处理单元对帧差后的图像进行开运算，去除图像噪点；步骤B4，利用小波变换，检测帧差图高亮区域的边缘并进行标记，将标记出的区域设为感兴趣区域；步骤B5，利用图像平滑度和灰度值阈值综合判断的方法来排除干扰，识别出油烟运动区域；步骤B6，对识别出的油烟区域进行灰度直方图统计，判定油烟浓度等级。5.根据权利要求4所述的油烟浓度检测与干扰排除方法，其特征在于：所述步骤B1中采集油烟图像的为相机，所述相机安装在油烟机本体上。6.根据权利要求4所述的油烟浓度检测与干扰排除方法，其特征在于：所述步骤B2中图像处理单元会根据接收到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小平，陈超，
申请(专利权)人：佛山市云米电器科技有限公司，陈小平，
类型：发明
国别省市：广东,44