[发明专利]一种基于最大熵阈值分割的火灾识别方法

摘要

本发明涉及一种基于最大熵阈值分割法及二次判别的火灾火焰识别方法。本方法通过三个模块来识别火焰:1)粗分割检测可疑区域；2)根据颜色模型二次判断排除干扰；3)提取可疑图元轮廓进行火焰形态特征分析。包括以下步骤：根据火焰特点设计一种新型颜色空间转换模式将原图像转化成单色图像；对单色图像做最大熵阈值分割获取疑似火焰的各联通区域；标记各联通区域作为图像掩模，并根据掩模对感兴趣区域做火焰颜色特征分析，对符合火焰颜色特征的区域提取图像轮廓做进一步的火焰形态分析。本发明采用最大熵阈值分割法能较好的保留火焰轮廓，而基于颜色模型的二次判断又排除了光照等因素对检验结果的影响。本方法具有误报率低，运算速度快的优点。

主权项

颜色空间变换本方法首先将由摄像头获取的图像进行R,G,B颜色通道分离，根据火焰图像的特点设计了一种新型颜色空间变换方法，将彩色图像转化为单色图像，一方面提取出了需要分析的图像信息，另一方面也减少了运算量，使方法可以满足检测的实时性。具体颜色空间变换方式如下：$t=\frac{1}{3}b+\frac{4}{3}g+\frac{1}{3}r$如果t＞100则p＝(r‑b)/2如果t＜100则p＝0其中r,g,b为图像各像素点红绿蓝三色分量数值，p是根据三色分量约束关系获得的单色图像相应像素点灰度值。