一种油烟帧差图像的去噪方法及油烟图像识别系统技术方案

一种油烟帧差图像的去噪方法，包括以下步骤：S1、对待处理油烟帧差图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的油烟图像；S2、对S1中得到的腐蚀后的油烟图像进行膨胀操作，得到去噪后的油烟图像。该方法，将采集到的油烟图像进行先腐蚀再膨胀的开运算操作，可有效消除油烟图像中的噪点，在纤细点处分离油烟区域，平滑较大的油烟区域的边界，同时也可保证原来图像中油烟区域的面积基本不变，保证边缘区域等高频信息的完整性，使后续检测的准确性不受影响。

【技术实现步骤摘要】
一种油烟帧差图像的去噪方法及油烟图像识别系统
本专利技术涉及油烟检测
，尤其涉及一种油烟帧差图像的去噪方法及油烟图像识别系统。
技术介绍
图像在采集形成过程中，不可避免会受到噪声的干扰，而且有些图像的噪声非常严重，图像中的噪声往往和信号交织在一起，会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变得模糊不清。图像去噪是图像预处理中一项广泛应用的技术，其目的是为了提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。因此，采集油烟图像后需要对图像进行降噪处理，便于更高层次的油烟动态分析与理解。图像去噪包含两方面内容：消除噪声和增强图像特征。现阶断针对图像噪点去除主要有空间域滤波法和频率域滤波法。但这两种方法在消除噪声的同时意味着图像的高频部分的某些信息会被消除，而图像的边界也属于图像的高频部分，所以去除噪声的同时往往会使得图像的边界也变得模糊。因此，针对现有技术不足，提供一种既对图像中出现的噪声进行合理的抑制、衰减以及去除不需要的信息，又能使有用的信息得到加强，从而便于目标区分或对象解释的油烟帧差图像的去噪方法及基于该方法的油烟图像识别系统，以克服现有技术不足甚为必要。
技术实现思路
本专利技术目的之一提供了一种油烟帧差图像的去噪方法，该油烟帧差图像的去噪方法既对图像中出现的噪声进行合理的抑制、衰减以及去除不需要的信息，又能使有用的信息得到加强，从而便于目标区分或对象解释。本专利技术的上述目的通过如下技术手段实现。提供一种油烟帧差图像的去噪方法，包括以下步骤：S1、对待处理油烟帧差图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的油烟图像；S2、对S1中得到的腐蚀后的油烟图像进行膨胀操作，得到去噪后的油烟图像。进一步的，腐蚀操作具体包括以下步骤：a1、定义一个矩阵A；a2、使矩阵A逐步扫描待处理油烟帧差图像，得到每一步扫描待处理油烟帧差图像中与矩阵A重合的像素点矩阵Pi，i为扫描的步数，i为正整数；a3、将像素点矩阵Pi减去矩阵A，得到腐蚀后像素点矩阵Xi；a4、取腐蚀后像素点矩阵Xi中的最小值，将最小值赋值给像素点矩阵Pi的中心像素点，得到腐蚀后的油烟图像。进一步的，膨胀操作具体包括以下步骤：b1、定义一个矩阵B；b2、使矩阵B逐步扫描腐蚀后的油烟图像，得到每一步扫描腐蚀后的油烟图像中与矩阵B重合的像素点矩阵Qi，i为扫描的步数，i为正整数；b3、将像素点矩阵Qi减去矩阵B，得到膨胀后像素点矩阵Yi；b4、取膨胀后像素点矩阵Yi中的最大值，将最大值赋值给像素点矩阵Qi的中心像素点，得到去噪后的油烟图像。进一步的，矩阵A的大小为k×k，k为奇数。进一步的，矩阵B的大小为j×j，j为奇数。进一步的，k＝3，j＝3。进一步的，待处理油烟帧差图像为进行过动态区域提取操作的油烟图像。进一步的，动态区域的提取具体为：将当前帧的油烟图像与上一帧油烟图像做差，提取油烟图像的变化区域并以高亮标记。进一步的，做差具体为将当前帧的油烟图像与上一帧油烟图像每个像素点的灰度值做减法运算；油烟图像的变化区域为像素点灰度值的差值不为零的区域。本专利技术提供的油烟帧差图像的去噪方法，区别于空间域滤波法和频率域滤波法的方法，利用先腐蚀再膨胀的开运算操作，可有效降低油烟图像的噪点，提高图像的信噪比和期望特征，同时保证图像高频信息的完整性，相比于传统降噪算法更具优势。本专利技术目的之二是提供了一种油烟图像识别系统，包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元与图像处理单元信号连接；图像处理单元基于上述的油烟帧差图像的去噪方法处理图像采集单元采集到的油烟图像。该油烟图像识别系统采用先腐蚀再膨胀的油烟帧差图像的去噪方法，可有效的去除采集的油烟图像中的噪点，同时保证图像高频信息的完整性，从而便于进一步对油烟进行分析处理。附图说明利用附图对本专利技术做进一步说明，但附图中的内容不构成对本专利技术的任何限制。图1是本专利技术实施例1中的油烟帧差图像的去噪方法的流程方框示意图；图2是油烟图像基于本专利技术实施例2中的油烟帧差图像的去噪方法处理前后的对比图，其中图(A)为处理前油烟图像，图(B)为处理后油烟图像。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步的描述。实施例1。如图1所示，本实施例提供一种油烟帧差图像的去噪方法，包括以下步骤：S1、对待处理油烟帧差图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的油烟图像；S2、对S1中得到的腐蚀后的油烟图像进行膨胀操作，得到去噪后的油烟图像。其中，腐蚀操作具体包括以下步骤：a1、定义一个矩阵A；a2、使矩阵A逐步扫描待处理油烟帧差图像，得到每一步扫描待处理油烟帧差图像中与矩阵A重合的像素点矩阵Pi，i为扫描的步数，i为正整数；a3、将像素点矩阵Pi减去矩阵A，得到腐蚀后像素点矩阵Xi；a4、取腐蚀后像素点矩阵Xi中的最小值，将最小值赋值给像素点矩阵Pi的中心像素点，得到腐蚀后的油烟图像。膨胀操作具体包括以下步骤：b1、定义一个矩阵B；b2、使矩阵B逐步扫描腐蚀后的油烟图像，得到每一步扫描腐蚀后的油烟图像中与矩阵B重合的像素点矩阵Qi，i为扫描的步数，i为正整数；b3、将像素点矩阵Qi减去矩阵B，得到膨胀后像素点矩阵Yi；b4、取膨胀后像素点矩阵Yi中的最大值，将最大值赋值给像素点矩阵Qi的中心像素点，得到去噪后的油烟图像。矩阵A的大小为k×k，k为奇数，矩阵B的大小为j×j，j为奇数。本实施例中的油烟帧差图像的去噪方法，将采集到的油烟图像进行先腐蚀再膨胀的开运算操作，可有效消除油烟图像中的噪点，在纤细点处分离油烟区域，平滑较大的油烟区域的边界，同时也可保证原来图像中油烟区域的面积基本不变，保证边缘区域等高频信息的完整性，使后续检测的准确性不受影响。实施例2。本实施例提供的一种油烟帧差图像的去噪方法，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：k＝3，j＝3。以一具体实施例对本专利技术的腐蚀操作和膨胀操作做进一步的说明，本实施例中，矩阵A和矩阵B均为3×3的矩阵，待处理的油烟图像的像素点矩阵为则X1中的最小值为-1，那么第1步腐蚀后的油烟图像的像素点矩阵为X2中的最小值为-1，那么第2步腐蚀后的油烟图像的像素点矩阵为依此类推，最后腐蚀后的油烟图像的像素点矩阵为同样的，Q1中的最大值为2，那么第1步膨胀后的油烟图像的像素点矩阵为Q1中的最大值为3，那么第2步膨胀后的油烟图像的像素点矩阵为依此类推，最后腐蚀后的油烟图像的像素点矩阵为如图2所示，图(A)经本实施例中的方法对油烟图像进行去噪，去噪后所得图像见图(B)，对比图(A)和图(B)，可明显的看出图(A)中的噪点被有效的去除，且较大的油烟区域的边界变得更加平滑，但连续的高亮区域面积基本不变，保证了图像中油烟区域的面积基本不变。本实施例中的油烟帧差图像的去噪方法，卷积核A像素大小为3×3，卷积核B的像素大小也为3×3，保证了油烟图像在去除噪点的同时能保留边缘区域等高频信息。当k>3或j>3时，虽然图像的去噪效果更好、平滑精度更高，但运算量更大，丢失的信息更多。实施例3。本实施例提供的一种油烟帧差图像的去噪方法，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：待处理油烟帧差图像为进行过动态区域提取操作的油烟图像。动态区域的提取具体为：将当前帧的油烟图像与上一帧油烟图像做差，提取油烟图像的变化区域并以高亮标记。做差具体为将当前帧的油烟图像与上一帧油烟图像每个像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种油烟帧差图像的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对待处理油烟帧差图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的油烟图像；S2、对S1中得到的腐蚀后的油烟图像进行膨胀操作，得到去噪后的油烟图像。

【技术特征摘要】
1.一种油烟帧差图像的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对待处理油烟帧差图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的油烟图像；S2、对S1中得到的腐蚀后的油烟图像进行膨胀操作，得到去噪后的油烟图像。2.根据权利要求1所述的油烟帧差图像的去噪方法，其特征在于，所述腐蚀操作具体包括以下步骤：a1、定义一个矩阵A；a2、使矩阵A逐步扫描待处理油烟帧差图像，得到每一步扫描时，待处理油烟帧差图像中与矩阵A重合的像素点矩阵Pi，i为扫描的步数，i为正整数；a3、将像素点矩阵Pi减去矩阵A，得到腐蚀后像素点矩阵Xi；a4、取腐蚀后像素点矩阵Xi中的最小值，将最小值赋值给像素点矩阵Pi的中心像素点，得到腐蚀后的油烟图像。3.根据权利要求2所述的油烟帧差图像的去噪方法，其特征在于，所述膨胀操作具体包括以下步骤：b1、定义一个矩阵B；b2、使矩阵B逐步扫描腐蚀后的油烟图像，得到每一步扫描腐蚀后的油烟图像中与矩阵B重合的像素点矩阵Qi，i为扫描的步数，i为正整数；b3、将像素点矩阵Qi减去矩阵B，得到膨胀后像素点矩阵Yi；b4、取膨胀后像素点矩阵Yi中的最大值，将最大值赋值给像素点矩阵Qi的中心像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小平，陈超，李思成，
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