文献类型：期刊文章

作　　者：李红娣[1] 袁非牛[2]

机构地区：[1]江西财经大学图书馆,南昌330013 [2]江西财经大学信息管理学院,南昌330032

出　　处：《中国图象图形学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61363038);江西省高校科技落地计划(KJLD12066);江西省青年科学家培养对象(20142BCB23014)

年　　份：2015

卷　　号：20

期　　号：6

起止页码：772-780

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的与传统点式感烟器相比,图像烟雾检测具有响应速度快、非接触等显著优势,但烟雾形状、色彩、纹理千差万别,造成现有算法推广性能不好,亟需提高特征推广性能。为此提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法。方法首先,该算法将图像进行金字塔分解,然后在每层图像上提取局部二元模式(LBP)和边缘方向直方图(EOH),采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式(PLBP)和金字塔边缘方向直方图(PEOH)序列特征,分别用于表征烟雾纹理和边缘信息,首尾相连这些直方图后,采用支持向量机(SVM)进行训练、识别烟雾。结果这金字塔纹理和边缘特征具有很好的分类性能,能够在比较大的图像库上达到94%以上的检测率和3.0%以下的误报率。结论本文算法提取的纹理、边缘特征,对光照、尺度具有一定不变性,实验结果也表明本文特征对烟雾检测具有较好的推广性能。

关 键 词：边缘方向直方图 局部二元模式 支持向量机 图像烟雾检测  

分 类 号：TP391]