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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于ViBe与改进LBP的烟雾检测方法，首先，对待检测的视频图像进行预处理；其次，采用ViBe算法提取视频图像中的烟雾区域和类似烟雾的动态区域；提取每帧图像动态区域的颜色直方图和梯度直方图；然后，采用SVLBP提取动态区域的动态纹理特征；最后，对静态特征和动态特征进行融合，采用one‑classSVM分类器检测烟雾。本发明对烟雾的漏检率较低，能克服噪声的影响，具有一定的鲁棒性。
主权项：1.一种基于ViBe与LBP的烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对待检测的视频图像进行预处理；2采用ViBe算法提取视频图像中的烟雾区域和类似烟雾的动态区域；3提取每帧图像动态区域的颜色直方图和梯度直方图；4采用SVLBP提取动态区域的动态纹理特征；5对静态特征和动态特征进行融合，采用one-classSVM分类器检测烟雾；所述步骤4包括以下步骤：41设一个中心像素点的空间向量由第T帧的像素值与前后各两帧的像素值组成，表示为gc＝[gc,T-2,gc,T-1,gc,T,gc,T+1,gc,T+2]，根据传统LBP原理，取此中心像素点的邻域8个点，分别将这8个点的5帧像素值组成8个空间向量，作为此中心像素点空间向量的8个邻域空间向量，表示为W＝wg0,g1,......g6,g7；42通过判断邻域像素点的空间向量与中心像素点的空间向量间的夹角是否大于某一个阈值β，来描述灰度变化，并确定中心像素点的SVLBP值的二进制各位取值，如下面公式所示： 其中，0≤x≤7，邻域像素点的的空间向量与中心像素点的空间向量的夹角表示为： 对于角度阈值β可以取8个θgc,gx的平均值，并乘以调节因子γ，表示如下： 43根据步骤42的方法，得到第T帧中心像素点的SVLBP值的二进制各位为：W＝wsgc,g0,sgc,g1......sgc,g6,sgc,g7进一步得到第T帧中心像素点的SVLBP值为： 44统计每帧图像序列SVLBP值出现的频率，构建SVLBP直方图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于ViBe与改进LBP的烟雾检测方法
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