一种从视频图像中筛选火焰目标的方法技术

本发明专利技术公开了一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，将输入的视频图像的颜色空间从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，然后根据输入的第一帧图像建立背景模板。对后续帧图像首先判断图像中像素点是否满足火焰目标的颜色条件，对满足颜色条件的像素点继续计算出与背景模板样本集中的样本在Lab颜色空间中的距离，统计满足距离条件的样本点的个数，最终根据样本个数判定是否为火焰区域。根据该判定结果生成与输入的视频图像大小相同的二值化掩模图像，并与输入的视频图像做与运算，得出仅包含所需目标的图像，完成火焰目标筛选。本发明专利技术结合了运动目标检测算法和颜色阈值过滤算法，能够更准确的筛选出目标，提高火灾探测的准确率和实时性。

【技术实现步骤摘要】
一种从视频图像中筛选火焰目标的方法
本专利技术涉及视频图像处理和火灾探测领域，尤其涉及一种从视频图像中筛选火焰目标的方法。
技术介绍
火灾是一种破坏力很强的灾害，严重威胁人们的生命和财产安全。传统火灾探测手段存在误报率高，对火灾响应不及时、安装布置不便等缺点，基于视频图像处理的火灾探测方法，在大空间火灾探测场景中已得到应用，在现有的基于视频图像的火灾探测方法中，通常采用基于颜色阈值过滤算法或运动目标检测算法来提取火焰目标。这两种方法分别利用火焰的颜色特征和动态特征从视频图像中筛选火焰目标，但颜色阈值过滤算法无法去除如霓虹灯、广告牌等和火焰颜色相近的干扰目标，而运动目标检测算法无法去除运动状态的干扰目标。降低了火灾探测的准确性和实时性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，可提高火灾探测的实时性和准确性。为实现上述目的，本专利技术提供了一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，所述方法包括以下步骤：对输入的视频图像的颜色空间进行转换，得到Lab空间图像；判断所述Lab空间图像为第一帧图像，构建像素点的样本集，建立背景模板；判断所述Lab空间图像不是第一帧图像，则判断像素点是否满足火焰目标颜色条件；计算满足颜色条件的像素点与所述背景模板中样本之间的距离，统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果；根据判断结果，生成二值化掩模图像；将所述二值化掩模图像和输入的视频图像做与运算，完成筛选。其中，所述对输入的视频图像的颜色空间进行转换的过程中，所述对输入的视频图像的颜色空间进行转换的过程中，将所述颜色空间从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。其中，所述判断像素点是否满足火焰目标颜色条件，包括：若像素点不满足条件L通道的值大于L通道阈值、a通道的值小于a通道阈值和b通道值大于b通道阈值，则所述像素点为背景点；若像素点满足条件L通道的值大于L通道阈值、a通道的值小于a通道阈值和b通道值大于b通道阈值，则进行像素点与所述背景模板中的样本之间的距离计算。其中，所述统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果，包括：统计所述背景模板样本集中样本点与满足火焰目标颜色条件的所述像素点之间的距离大于所述Lab颜色空间中阈值距离的样本个数。其中，所述统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果，还包括：根据所述样本个数与样本集样本总数的比值，给出判断结果。其中，所述给出判断结果，包括：统计出来的所述样本个数小于判定阈值个数，所述满足条件的像素点为背景点，并更新背景模板；统计出来的所述样本点个数大于判定阈值个数，所述满足条件的像素点为前景点。其中，在统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果之后，所述方法还包括：生成与输入的视频图像大小相同的二值化掩模图像，并对所述背景点和所述前景点进行标记。其中，所述二值化掩模图像和输入的原视频图像做与运算，包括：所述二值化掩模图像和输入的原视频图像做与运算，得到仅包含所述前景点的目标图像。本专利技术提供的一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，通过将输入的视频图像的颜色空间从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，所述Lab颜色空间拥有L、a、b三个独立的通道，且空间内颜色分布均匀，降低亮度通道在距离计算中的权重，可以减少由于背景亮度变化引起的误判；根据输入的视频图像的第一帧图像的像素点和样本数据建立背景模板，将输入的视频图像不是第一帧图像的像素点，根据火焰目标颜色条件判断像素点的颜色是否为火焰目标，若不满足条件提前判定为背景点，去除了无关目标像素点的距离计算及判定过程，减少了计算量，提高了算法的运行速度；若满足条件，则计算像素点在Lab颜色空间中与样本集中的距离，统计所述距离大于阈值的个数，给出判定结果，根据所述判定结果，生成与原图像大小相同的二值化掩模图像，并与输入的视频图像做与运算，过滤掉了静止的以及颜色不符的非火焰目标，得到仅包含前景目标的图像，完成火焰目标筛选。本专利技术融合了运动目标检测算法和颜色阈值过滤算法，提高火灾探测的实时性和准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术提供的从视频图像中筛选火焰目标的方法流程图。图2是本专利技术提供的从视频图像中筛选火焰目标的方法的具体流程图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。请参阅图1，本专利技术提供一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，所述方法包括：S101、对输入的视频图像的颜色空间进行转换，得到Lab空间图像。具体的，对输入的视频图像的颜色空间进行转换，从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。所述Lab是一种设备无关的颜色空间，采用L，a，b三个通道表示颜色，其中所述L通道代表亮度，取值范围[0,100]，所述a通道表示从绿色到红色，取值范围为[-128,127]，所述b通道表示从蓝色到黄色，取值范围为[-128,127]。Lab颜色空间内颜色分布均匀，各通道相互独立，有利于进行颜色特征分析，降低亮度通道在距离计算中的权重，可以减少由于背景亮度变化引起的误判。S102、判断所述Lab空间图像为第一帧图像，构建样本集，建立背景模板。具体的，若所述Lab空间图像为第一帧图像，则根据所述第一帧图像建立背景模板，所述背景模板的建立方法为：为单个像素点构建大小为20的样本集，样本数据为像素点在Lab颜色空间中三个通道的数值。每次从以该点为中心的3×3范围内的9个像素点中随机选取一个作为样本数据，直至完成样本集的构建；采用上述方法遍历第一帧图像中的每一个像素点，完成图像中所有像素点的样本集构建，以像素点的样本集作为整幅图像的背景模板。S103、判断所述Lab空间图像不是第一帧图像，则判断像素点是否满足火焰目标颜色条件。具体的，若不满足颜色条件，则判定该像素点为背景点；若满足条件则根据像素值，进行距离计算。判定条件为L>Lth&a<ath&b>bth，其中，所述L、a、b分别为像素点再所述Lab颜色空间的三个通道的值，Lth、ath、bth分别为火焰目标三个通道的判断阈值，具体取值可根据应用场景的不同，统计真实火焰目标图像像素点三个通道数值得出。由于提前判定出背景点，去除了无关目标像素点的距离计算及判定过程，减少了计算量，提高了算法的运行速度。S104、计算满足颜色条件的像素点与所述背景模板样本集中样本之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n对输入的视频图像的颜色空间进行转换，得到Lab空间图像；/n判断所述Lab空间图像为第一帧图像，构建像素点的样本集，建立背景模板；/n判断所述Lab空间图像不是第一帧图像，则判断像素点是否满足火焰目标颜色条件；/n计算满足颜色条件的像素点与所述背景模板中样本之间的距离，统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果；/n根据判断结果，生成二值化掩模图像；/n将所述二值化掩模图像和输入的视频图像做与运算，完成筛选。/n

【技术特征摘要】
1.一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
对输入的视频图像的颜色空间进行转换，得到Lab空间图像；
判断所述Lab空间图像为第一帧图像，构建像素点的样本集，建立背景模板；
判断所述Lab空间图像不是第一帧图像，则判断像素点是否满足火焰目标颜色条件；
计算满足颜色条件的像素点与所述背景模板中样本之间的距离，统计满足距离条件的样本个数并给出判断结果；
根据判断结果，生成二值化掩模图像；
将所述二值化掩模图像和输入的视频图像做与运算，完成筛选。


2.如权利要求1所述的一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，其特征在于，所述对输入的视频图像的颜色空间进行转换的过程中，将所述颜色空间从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。


3.如权利要求1所述的一种从视频图像中筛选火焰目标的方法，其特征在于，所述判断像素点是否满足火焰目标颜色条件，包括：
若像素点不满足条件L通道的值大于L通道阈值、a通道的值小于a通道阈值和b通道值大于b通道阈值，则所述像素点为背景点；
若像素点满足条件L通道的值大于L通道阈值、a通道的值小于a通道阈值和b通道值大于b通道阈值，则进行像素点与所述背景模板中的样本之间的距离计算。


4.如权利要求1所述的一种从视频图像中筛...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭靖，邬永强，李兆刚，章为昆，任获荣，成胜荣，
申请(专利权)人：浙江万胜智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33