[发明专利]一种火灾烟雾图像分割方法

说明书

本发明提出了一种火灾烟雾图像分割方法，利用烟雾引起背景在明度上的变化现象，在V通道中采用背景减法将火灾烟雾图像二值化，然后智能选取二值图像中的某一像素点作为种子点，在该二值图像中以改进后的区域生长规则进行区域生长，最后对区域生长图进行形态学处理得到最终烟雾分割图像。本发明烟雾分割效果好，能有效解决传统区域生长分割方法难以将烟雾分割出来的问题；与传统的烟雾分割方法相比，本发明的烟雾分割效果更佳。

技术领域

本发明涉及一种火灾烟雾图像分割方法。

背景技术

火灾图像识别技术在近十几年来得到大力的发展，与传统火灾探测技术相比，具有在大型 空间建筑仍有很强实用性的优点^[1]-[3]，其可分为火灾火焰识别和火灾烟雾识别。在火灾图像识 别中，提取的火灾图像特征是火灾能否正确识别的关键。对于火灾烟雾识别来说，其特征提取 一般通过两种方式进行。一是直接从图像中提取特征，如纹理特征等；二是遵循传统图像特征 提取方法，首先将烟雾分割出来，然后对烟雾部分进行特征提取，如面积变化等。第二种方式 较为简单，且提取的图像特征在烟雾识别中十分有效，在许多烟雾识别研究中受到广泛的使用， 而烟雾分割的好坏同样影响特征的提取，因此对烟雾分割技术进行研究是有必要的。

烟雾通常表现为白色、灰色或黑色的运动物体，具有其特定的颜色特征，同时烟雾具有扩 张性，随时间不断蔓延，表现出强烈的运动特征。与火焰图像分割方法相似，传统的烟雾图像 分割方法可分基于颜色模型的烟雾分割方法和基于运动检测的烟雾分割方法。Thou-Ho Chen 等^[4]在RGB颜色空间模型中设定了一套具体的烟雾检测规则，首先求解每一像素点三分量的平 均值和三分量中最大值与最小值之差，对得到的两个数值分别设定阈值范围，当像素点满足阈 值要求时，则被划分为烟雾像素点，从而实现烟雾的分割，该方法对烟雾的分割效果较好，但 需要处理大量数据来获取经验阈值，且常常将与烟雾颜色相似的干扰物也分割出来。张静^[5]提出背景减除与帧间相与的烟雾分割方法，首先求解当前帧及前一帧分别与背景减除后的差分 图像，再对两差分图像进行与操作，得到最终的烟雾分割图像，该方法在烟雾浓度较高时分割 效果好，但当烟雾浓度较低时分割不理想。

基于区域生长的图像分割方法具有分割方式简单、分割目标完整的优点，其在许多图像处 理领域中得到广泛的应用。但由于烟雾的颜色、灰度梯度等^[6]图像特征不明显，传统的基于区 域生长的图像分割方法难以将烟雾分割出来，烟雾分割不理想。

因此，有必要设计一种分割方式简单、分割效果好的烟雾分割方法。

发明内容

本发明所解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种火灾烟雾图像分割方法，烟 雾分割效果好，能有效解决传统区域生长分割方法难以将烟雾分割出来的问题；与传统的烟雾 分割方法相比，本发明的烟雾分割效果更佳。

本发明所提供的技术方案为：

一种火灾烟雾图像分割方法，包括以下步骤：

步骤1、将从火灾烟雾视频中获取的火灾烟雾图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

步骤2、在V通道中采用背景减法对火灾烟雾图像进行二值化处理，得到二值图像；

步骤3、选取二值图像中的某一像素点作为种子点，在该二值图像中以该种子点进行区域 生长，得到区域生长图；

步骤4、对区域生长图进行形态学处理得到最终烟雾分割图像。

进一步地，所述步骤1中，将火灾烟雾图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间的公式为：