The invention discloses an infrared video detection method for dangerous gas leakage under low contrast of moving target. Firstly, the background of gas infrared video image is modeled and the background of the modeled image is used to differentiate each frame of infrared image to obtain the foreground of the current frame and binarize it; then, the continuous multiple images are processed. Each fixed frame is differentiated by two or two differences. The difference image is averaged and binarized, and the edge of the current frame is extracted. The two frames are logically \and\ operation, that is, the edge of the target to be measured is obtained, and the foreground image obtained by subtraction of the background and the foreground image are logically \or\ operation. Value image, through the eight neighborhood interconnection domain algorithm, the image noise that does not meet the requirements is removed. Finally, the detected gas region is processed with pseudo-color. This method is efficient, accurate and real-time. It can obtain a complete and clear leak suspected area, and realize the detection and location of the leak area of colorless gas.
【技术实现步骤摘要】
动目标低对比度下的危险气体泄漏红外视频检测方法
本专利技术涉及图像处理及气体检测技术,尤其涉及一种动目标低对比度下的危险气体泄漏红外视频检测方法。
技术介绍
各种气体在工业生产和人民日常生活中的应用范围越来越广泛,这其中不乏一些有毒,易燃易爆的气体。这些危险气体,一旦发生泄漏,将会对环境造成危害,甚至引发火灾、爆炸等灾害,严重威胁社会和人民的生命和财产安全。因此,如何能够快速地检测,并定位泄漏气体,以便相关部门和人员迅速采取有效措施,防止重大气体泄漏事故的发生,已经成为迫切需要解决的问题。由于传统气体传感器的接触性原理,使得很多待检测的目标地点无法到达,而且其操作安全性大大降低。考虑到工业有害气体在中长波红外波段大多具有特征吸收光谱,因此,基于气体红外吸收原理的光谱检测技术成为一种快速有效的气体泄漏非接触检测技术。气体泄漏被动式红外成像检测技术是近年来迅速发展的新型检测技术,具有显著的远距离探测能力,可检测的光谱范围大,可检测的气体种类多,系统不需要背景反射,无需辐射源,结构相对简单,可直接成像,但当气体发生泄漏初期,特别是微小区域的气体泄漏,气体红外成像后形成的图像具有浓度低、飘动方向随机变化、易受多种辐射源因素干扰的特点,另外看,画面中随机出现的行人和车辆,树枝草丛的晃动,等复杂动目标的干扰,使现有技术难以实现对泄漏气体的及时准确的判别和定位。运用传统的运动目标检测算法只能得到部分离散的羽状疑似区域,不能得到一个完整、准确、能进行精确定位的疑似区域,同时也不能有效去除画面中动目标的干扰。我们针对这一难点,提出一种帧间差分和背景差分相结合的累积分析方法, ...
【技术保护点】
1.一种动目标低对比度下的危险气体泄漏红外视频检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立RGB颜色查找表T;S2、采集泄漏气体的红外视频图像序列,取当前帧的前N帧,计算其平均值,作为当前帧前一帧背景;S3、捕获当前红外图像帧,记为第K帧,对当前红外图像帧进行GMM建模,获取当前红外图像帧的高斯背景;S4、对当前帧前一帧背景与当前红外图像帧的高斯背景进行加权求和,以进行背景更新,获得第K帧背景,将更新后的背景与当前帧进行差分,得到第K帧前景图像;S5、通过对第K帧背景进行自动阈值计算,使用得到的第K帧图像的阈值,对差分图像进行二值化处理,背景设为0,前景设为1;S6、取一段帧间间隔[K‑n,K],间隔内每m帧取一帧图像,对这些帧图像按顺序进行两两差分,得到帧间差分图像,对所有帧间差分图像计算平均值,得到多帧间差分运动目标图像;S7、对多帧间运动差分目标图像进行自动阈值计算,利用得到的阈值,对该多帧间运动差分目标图像进行二值化处理,背景设为0,前景设为1,对得到的图像进行形态学滤波;S8、对第K帧红外图像,进行边缘检测,对得到的图像进行自动阈值计算,使用得到的阈值进行二值化处理,得到边 ...
【技术特征摘要】
1.一种动目标低对比度下的危险气体泄漏红外视频检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立RGB颜色查找表T;S2、采集泄漏气体的红外视频图像序列,取当前帧的前N帧,计算其平均值,作为当前帧前一帧背景;S3、捕获当前红外图像帧,记为第K帧,对当前红外图像帧进行GMM建模,获取当前红外图像帧的高斯背景;S4、对当前帧前一帧背景与当前红外图像帧的高斯背景进行加权求和,以进行背景更新,获得第K帧背景,将更新后的背景与当前帧进行差分,得到第K帧前景图像;S5、通过对第K帧背景进行自动阈值计算,使用得到的第K帧图像的阈值,对差分图像进行二值化处理,背景设为0,前景设为1;S6、取一段帧间间隔[K-n,K],间隔内每m帧取一帧图像,对这些帧图像按顺序进行两两差分,得到帧间差分图像,对所有帧间差分图像计算平均值,得到多帧间差分运动目标图像;S7、对多帧间运动差分目标图像进行自动阈值计算,利用得到的阈值,对该多帧间运动差分目标图像进行二值化处理,背景设为0,前景设为1,对得到的图像进行形态学滤波;S8、对第K帧红外图像,进行边缘检测,对得到的图像进行自动阈值计算,使用得到的阈值进行二值化处理,得到边缘检测的二值化图像;S9、将多帧间差分二值化图像与边缘检测二值化图像进行逻辑“与”运...
【专利技术属性】
技术研发人员:洪汉玉,黄丽坤,石教炜,赵书涵,定康,章秀华,王鹏程,刘忠,王万里,
申请(专利权)人:武汉工程大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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