【技术实现步骤摘要】
201610028532
【技术保护点】
一种结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)首先采用ViBe算法进行前景目标的提取；2)对提取到的前景目标进行形态学的处理，滤除前景中的噪声干扰，对前景区域中的空洞进行填充，应用连通区域分析CCL算法把相连的前景像素归结到同一个块中，以进行后续的伪烟块去除；3)抽取含烟帧中的大量烟雾像素，统计烟雾像素在RGB三个通道上取值的分布情况，对比标准正态分布曲线，拟合度良好，证明烟雾像素各通道取值的分布近似为正态分布接受；4)由于RGB三个通道都包含亮度信息，具有较强的相关性，采用Lab颜色空间的a通道结合RGB颜色空间三通道构建公式(1)RGBa四通道模型；C(x,y)=R(x,y)G(x,y)B(x,y)a(x,y)---(1)]]>式中：C(x,y)为构建的四通道颜色空间模型，(x,y)为像素坐标5)为了得到RGBa四个通道的颜色概率密度函数，逐帧抓取经典烟雾视频片段的所有帧，并选取出其中含烟帧，分别标记烟区并统计RGBa四个通道的数据，得到均值与方差即可建立公式(2)归一化的颜色概率密度函数；Pi(x,y)=e(Ci-μi)2-2σi2--...
【技术特征摘要】
1.一种结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法，其特征在于，包括以下
步骤：
1)首先采用ViBe算法进行前景目标的提取；
2)对提取到的前景目标进行形态学的处理，滤除前景中的噪声干扰，对前
景区域中的空洞进行填充，应用连通区域分析CCL算法把相连的前景像素归结
到同一个块中，以进行后续的伪烟块去除；
3)抽取含烟帧中的大量烟雾像素，统计烟雾像素在RGB三个通道上取值的
分布情况，对比标准正态分布曲线，拟合度良好，证明烟雾像素各通道取值的分
布近似为正态分布接受；
4)由于RGB三个通道都包含亮度信息，具有较强的相关性，采用Lab颜色
空间的a通道结合RGB颜色空间三通道构建公式(1)RGBa四通道模型；
C ( x , y ) = R ( x , y ) G ( x , y ) B ( x , y ) a ( x , y ) - - - ( 1 ) ]]>式中：C(x,y)为构建的四通道颜色空间模型，(x,y)为像素坐标
5)为了得到RGBa四个通道的颜色概率密度函数，逐帧抓取经典烟雾视频
片段的所有帧，并选取出其中含烟帧，分别标记烟区并统计RGBa四个通道的数
据，得到均值与方差即可建立公式(2)归一化的颜色概率密度函数；
P i ( x , y ) = e ( C i - μ i ) 2 - 2 σ i 2 - - - ( 2 ) ]]>式中：i分别为RGBa四通道，Ci为i通道像素值，Pi(x,y)为(x,y)位置像
素为烟雾像素的概率，它反映了i通道上像素点(x,y)属于烟雾像素的可能性大小，
μi对应通道像素值的均值，σi为对应通道像素值的方差；
根据颜色概率密度函数，计算(x,y)位置上此像素的四通道概率：
P ( x , y ) = P R ( x , y ) P G ( x , y ) P B ( x , y ) P a ( x , y ) - - - ( 3 ) ]]>综合RGBa四通道颜色概率乘积并归一化，然后阈值化处理，得到的前景像素即
为高概率的烟雾像素，统计各块中高概率像素数量，由公式(4)即可初步去除
伪烟块；
B i = ...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛思擘，王森，邹建华，马玉洁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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