【技术实现步骤摘要】
基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法
本专利技术涉及厨房油烟处理
,特别是涉及一种基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法。
技术介绍
厨房是居家必备的配置之一,厨房油烟处理的效果直接影响人们的生活品质。随着科技的不断发展,对厨房油烟的监控及处理手段也越来越多。继传统的抽油烟机设置几个抽吸档位后,还出现了对厨房油烟浓度进行检测等技术。现有技术中,针对厨房油烟浓度的检测,主要有红外投射法和物理检测法。红外投射法通过一端发射红外光,另一端进行接收,通过接收到的红外光强度来判断油烟浓度大小。但是,由于油烟飘散具有不确定性,实际中还会存在人手遮挡等干扰,故,需在不同位置安装多个红外发射器才能保证油烟检测的相对准确,成本较高,对安装位置要求也较高。物理检测法类似于烟雾报警器的原理,通过检测空气中漂浮颗粒数来判断油烟浓度,但此法有两个缺点,一是必须当油烟接触到报警器时才能进行检测,不能实现远距离检测;二是当空气中飘浮的不是油烟而是水雾时就无法检测。油烟图像浓度判断的关键在于对油烟图像的处理效果。图像分割是指根据相似和均匀的准则将图像分为互相不重叠、本身相连的图像组元的过程,是从图像处理到图像分析的关键步骤,图像分割质量的好坏,很大程度决定着后续图像分析的效果。现阶段无论是对彩色还是灰度图像的分割,通常是人为地将想要提取的颜色所对应的图像区域标记出来,再将标记出的图像区域与图像所在的坐标系统进行转换,从而确定出提取颜色所对应的图像区域的坐标位置,再根据坐标对标记出的区域进行分析处理。然而通过人工的方式确定出的标记区域会存在较大误差,对图像采集设备的稳定性的成像系统 ...
【技术保护点】
1.一种基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,图像处理单元以成像设备采集的初始图像作为基础进行处理,初始图像为灰度图,所采集的初始图像被序列化存储;对任意一帧待处理的初始图像进行油烟浓度标识,步骤如下:(1)将待处理的初始图像定义为目标图像,对目标图像进行开运算去噪,得到去噪图像;(2)获取最小值新生图像;(3)求取绝对值灰度差值,获得绝对值灰度差值图像;(4)将绝对灰度差值进行归一化处理得到归一化绝对灰度差值,将归一化绝对灰度差值与油烟阈值进行对比,将归一化绝对灰度差值进行高、中、低灰度值梯度划分;(5)在目标图像中,将设定好的油烟阈值用三种不同的单通道颜色标识,并根据步骤(4)的灰度值梯度划分结果进行标记;(6)生成叠加效果对比图。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,图像处理单元以成像设备采集的初始图像作为基础进行处理,初始图像为灰度图,所采集的初始图像被序列化存储;对任意一帧待处理的初始图像进行油烟浓度标识,步骤如下:(1)将待处理的初始图像定义为目标图像,对目标图像进行开运算去噪,得到去噪图像;(2)获取最小值新生图像;(3)求取绝对值灰度差值,获得绝对值灰度差值图像;(4)将绝对灰度差值进行归一化处理得到归一化绝对灰度差值,将归一化绝对灰度差值与油烟阈值进行对比,将归一化绝对灰度差值进行高、中、低灰度值梯度划分;(5)在目标图像中,将设定好的油烟阈值用三种不同的单通道颜色标识,并根据步骤(4)的灰度值梯度划分结果进行标记;(6)生成叠加效果对比图。2.根据权利要求1所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,步骤(1)中,对目标图像进行开运算去噪,得到去噪图像,具体是:先对目标图像进行腐蚀操作,以消除图像中的噪点和细小尖刺,断开窄小的连接;再对腐蚀后的图像进行膨胀操作,恢复图像中的明显特征。3.根据权利要求2所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,目标图像D由m*n个像素构成,目标图像D的像素灰度值以矩阵DH表示,DH={dhi,j},dhi,j代表目标图像D中第i行、第j列像素对应的灰度值,1≤i≤m,1≤j≤n;对目标图像D进行腐蚀操作,具体包括如下步骤:2-11,任意定义一个卷积核A;2-12,将卷积核A与目标图像进行卷积;在卷积核A遍历目标图像时,提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最小值p以及与卷积核中心重合的像素点C;像素点C的灰度通过矩阵CH={ck,q}表示,k、q为像素点C的行序号和列序号,获得在卷积核A遍历目标图像过程中得到的卷积结果最小值像素点矩阵P,最小值像素点矩阵P的灰度通过矩阵PH={pk,q}表示;2-13将像素点矩阵P的灰度对应覆予像素点C,得到腐蚀图像;对腐蚀图像进行膨胀操作,具体包括如下步骤:2-21,任意定义一个卷积核B;2-22,将卷积核B与腐蚀图像进行卷积;在卷积核B遍历腐蚀图像时,提取卷积核所覆盖区域内卷积结果的像素灰度最大值o以及与卷积核中心重合的像素点R;像素点R的灰度通过矩阵RH={rl,v}表示,l、v为像素点R的行序号和列序号,获得在卷积核B遍历腐蚀图像过程中得到的卷积结果最大值像素点矩阵O,最大值像素点矩阵O的灰度通过矩阵OH={ol,v}表示;2-13将最大值像素点矩阵O的灰度对应覆予像素点R,得到膨胀图像,得到的膨胀图像即为去噪图像。4.根据权利要求3所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,卷积核A为3*3矩阵,卷积核B为3*3矩阵。5.根据权利要求4所述的基于图像三色分割的厨房油烟浓度标识方法,其特征在于,步骤(2)获取最小值新生图像具体通过如下步骤进行:选取包含目标图像所在帧的连续Z帧初始图像作为取样图像,Z个取样图像分别为去噪图像Q、取样图像Y1、取样图像Y2、......、取样图像YZ-1;Z为大于等于3的自然数;去噪图像Q的像素灰度值以矩阵QH表示,QH=...
【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
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