一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法和装置，所述方法的一实施方式包括：获取原始图像；确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；在所述滤波图像中执行烟雾识别。该实施方式能够提供快速的双边滤波方法进行图像滤波从而有助于烟雾检测。

A Smoke Recognition Method and Device Based on Fast Bilateral Filtering

【技术实现步骤摘要】
一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法和装置
本专利技术涉及
模式识别领域，尤其涉及一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法和装置。
技术介绍
火灾是人类常见的严重灾害之一，为了减少火灾造成的伤害，最重要的就是尽早对火灾进行预警。火灾前期燃料通常不能充分燃烧，经常伴有烟雾出现，因此烟雾可以作为火灾发生的前兆。随着工业发展，基于可见光的视频监控系统已经成为保护人们安全生活的重要手段，而其自身成本低、分辨率高、范围广、无接触的优点使其广泛用于火灾预警系统。目前，基于视频的烟雾检测是火灾预警中一个重要的研究和应用方向。但是，原始图像序列中存在很多噪声，尤其是在平滑区域，因此需要对图像进行滤波，图像滤波的过程中不仅需要平滑图像，并且需要保持图像中目标的边缘信息。双边滤波在图像处理的过程中计算量大，实时性较差，因此需要进行快速的双边滤波来提升滤波的实时性。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：如何提供快速的双边滤波方法进行图像滤波从而有助于烟雾检测。为了解决上述技术问题，在一个方面，本专利技术提供了一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法。本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法包括：获取原始图像；确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；以及，在所述滤波图像中执行烟雾识别。优选地，所述空间距离为欧式距离，所述偏离程度为邻近像素点像素值与目标像素点像素值差值的绝对值。优选地，所述根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，具体包括：将所述空间距离代入高斯函数，得到所述空间权重；所述根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，具体包括：将所述偏离程度代入高斯函数，得到所述相似性权重；根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重，具体包括：将所述空间权重与所述相似性权重的乘积作为所述综合权重。优选地，所述滤波图像通过基于二维高斯函数的卷积而形成；以及，所述方法进一步包括：将所述二维高斯函数转换为横向一维高斯函数和纵向一维高斯函数；利用横向一维高斯函数对原始图像进行横向卷积，再利用纵向一维高斯函数对经过横向卷积的图像进行纵向卷积，得到所述滤波图像；或者，利用纵向一维高斯函数对原始图像进行纵向卷积，再利用横向一维高斯函数对经过纵向卷积的图像进行横向卷积，得到所述滤波图像。在另一方面，本专利技术提供了一种基于快速双边滤波的烟雾识别装置。本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别装置包括：采集单元，用于获取原始图像；权重计算单元，用于确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；滤波单元，用于基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；以及，识别单元，用于在所述滤波图像中执行烟雾识别。优选地，所述空间距离为欧式距离，所述偏离程度为邻近像素点像素值与目标像素点像素值差值的绝对值。优选地，权重计算单元进一步用于：将所述空间距离代入高斯函数，得到所述空间权重，将所述偏离程度代入高斯函数，得到所述相似性权重，将所述空间权重与所述相似性权重的乘积作为所述综合权重。优选地，所述滤波图像通过基于二维高斯函数的卷积而形成；以及，所述装置进一步包括：分离滤波单元，用于将所述二维高斯函数转换为横向一维高斯函数和纵向一维高斯函数；利用横向一维高斯函数对原始图像进行横向卷积，再利用纵向一维高斯函数对经过横向卷积的图像进行纵向卷积，得到所述滤波图像；或者，利用纵向一维高斯函数对原始图像进行纵向卷积，再利用横向一维高斯函数对经过纵向卷积的图像进行横向卷积，得到所述滤波图像。在又一方面，本专利技术提供一种电子设备。本专利技术实施例的电子设备可包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法。在再一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质。本专利技术实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法。在本专利技术实施例的技术方案中，可在实现平滑滤波的前提下有效保持图像中目标的边缘信息，并且能够将二维滤波方式转换为横向与纵向的线性滤波，由此可减小卷积运算量，提高图像处理实时性，实现快速的双边滤波。附图说明图1是本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法的主要步骤示意图；图2是本专利技术实施例的快速滤波效果示意图；图3是本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别装置的组成部分示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法的主要步骤示意图。如图1所示，本专利技术实施例的基于快速双边滤波的烟雾识别方法可具体执行以下步骤：步骤S101：获取原始图像。在本步骤中，可通过图像采集设备获取原始图像。原始图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。步骤S102：确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据空间权重和相似性权重获得该邻近像素点的综合权重。在本步骤中，目标像素点可以是原始图像中的任一像素点。上述邻域可以根据预设规则设置，一般地，邻域为包含的行数和列数相等的正方形区域。在以下说明中，将邻域中的像素点称为针对目标像素点的邻近像素点，邻近像素点包括目标像素点。较佳地，本步骤中两个像素点的空间距离可以是平面的欧式距离，两个像素点像素值之间的偏离程度可以是像素值差值的绝对值。在获取任一邻近像素点与目标像素点的空间距离以及二者像素值的偏离程度之后，可将空间距离代入高斯函数得到空间权重，将偏离程度代入高斯函数得到相似性权重，并将空间权重与相似性权重的乘积作为综合权重。可以理解，经过上述设置的空间权重可随空间距离的增加而减小，相似性权重可随偏离程度的增加而减小，即，在邻近像素点距离目标像素点较远时，其空间权重较小；在邻近像素点距离目标像素点较近时，其空间权重较大；在邻近像素点与目标像素点的像素值较为悬殊时，其相似性权重较小；在邻近像素点与目标像素点的像素值较为接近时，其相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法，其特征在于，包括：获取原始图像；确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；以及，在所述滤波图像中执行烟雾识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法，其特征在于，包括：获取原始图像；确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；以及，在所述滤波图像中执行烟雾识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间距离为欧式距离，所述偏离程度为邻近像素点像素值与目标像素点像素值差值的绝对值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，具体包括：将所述空间距离代入高斯函数，得到所述空间权重；所述根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，具体包括：将所述偏离程度代入高斯函数，得到所述相似性权重；根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重，具体包括：将所述空间权重与所述相似性权重的乘积作为所述综合权重。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述滤波图像通过基于二维高斯函数的卷积而形成；以及，所述方法进一步包括：将所述二维高斯函数转换为横向一维高斯函数和纵向一维高斯函数；利用横向一维高斯函数对原始图像进行横向卷积，再利用纵向一维高斯函数对经过横向卷积的图像进行纵向卷积，得到所述滤波图像；或者，利用纵向一维高斯函数对原始图像进行纵向卷积，再利用横向一维高斯函数对经过纵向卷积的图像进行横向卷积，得到所述滤波图像。5.一种基于快速双边滤波的烟雾识别装置，其特征在于，包括：采集单元，用于获取原始图像；权重计算单元，用于确定原始图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，张樯，张挺，赵凯，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11