[发明专利]基于LBP高斯金字塔的烟雾识别方法和系统

说明书

本发明公开一种基于LBP高斯金字塔的烟雾识别方法及系统。本发明将疑似烟雾区域图像灰度化后经过两次高斯平滑、抽样，得到1/4、1/16尺寸的灰度图，与原图像灰度图组成n层金字塔图像；对n层高斯金字塔灰度图分别采用P＝8,R＝1的LBP算子计算得到其二进制LBP编码，采用旋转不变模式和等价模式对每层的LBP编码进行降维，得到9种LBP编码模式，统计每种LBP编码的数量并将其作为一个特征值；将n层LBP高斯金字塔的9×n个特征值构成AdaBoost输入向量，用于烟雾和伪烟雾干扰的判别。本发明涉及的方法对光照具有良好的鲁棒性、识别率较高。

技术领域

本发明涉及图像处理和图像分类技术领域，具体说涉及一种基于LBP高斯金字塔的烟雾识别方法和系统。

背景技术

严重的火灾事故往往导致严重的人员伤亡和巨大的财产损失。若能在火灾发生初期及时发现并报警，就可以将损失降到最低，因此，火灾早期探测至关重要。通常情况下，“烟为火始”，烟雾是火灾发生到第二阶段的伴随产物，若能及时探测到火灾烟雾，即可尽快采取火灾施救措施，降低人身伤亡与财产损失。

LBP(local binary patterns)是一种有效的纹理描述算子，是表述灰度图像某像素点与周围像素点大小关系的二进制描述，具有灰度不变性等优点，且对光照具有很好的鲁棒性。近几年中，LBP算子不断发展、演化，并广泛地应用于纹理分类、纹理分割等领域。

在不同尺度观察烟雾就会表现出不同的形态，因此，需要同时考虑图像在多尺度下的描述。1983年Burt P.J和Adelsin E.H提出了图像金字塔算法，是一种多分辨率、多尺度的方法。图像金字塔是一个原图像不同尺度的集合，是通过对原图像连续降采样得到的，图像金字塔的底部是原图像的高分辩率表示，顶部是原图像低分辨率的近似。

目前常用的烟雾探测器主要是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范，一般采用离子烟雾传感器作为其核心部件。但其应用的范围仅限于探测器安装的作用区，且器件的安装维护成本较高。

发明内容

鉴于已有技术存在的不足，本发明的目的是要提供一种基于LBP高斯金字塔的烟雾识别方法，该识别算法受光照影响小、响应速度快、识别率高等优点，能够实时准确识别出视频中是否存在烟雾，可实现火灾早期报警。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种基于LBP高斯金字塔的烟雾识别算法，包括如下步骤：

S100.获取待判别的疑似烟雾区域图像，提取疑似烟雾区域图像的步骤包括：S110.采用运动检测算法提取出视频帧中的运动区域目标；S120.采用中值滤波、膨胀、腐蚀的形态学方法处理运动区域目标，得到运动区域图像；S130.采用颜色分割方法提取出疑似烟雾区域图像；

S200.灰度化处理疑似烟雾区域图像，对疑似烟雾区域灰度图l₁进行高斯平滑和抽样处理，得到尺寸的疑似烟雾区域灰度图l₂，再对尺寸的疑似烟雾区域灰度图l₁进行高斯平滑和抽样处理，得到尺寸的疑似烟雾区域灰度图l₃；反复执行上述过程，以获得尺寸的疑似烟雾区域灰度图l_n，其中n≥2，由n个不同尺寸的疑似烟雾区域灰度图l₁、l₂…l_n组成金字塔灰度图；

S300.采用P＝8,R＝1的LBP算子分别计算得到金字塔灰度图中三层图像l₁、l₂及l₃对应的二进制LBP编码，并采用旋转不变模式和等价模式对各层图像对应的LBP编码进行降维；任意一层图像对应9种LBP编码模式，统计各LBP编码模式出现的次数以求得各层图像的LBP特征值，任意图层对应9个特征值；