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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.
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文献信息
篇名 采用金字塔纹理和边缘特征的图像烟雾检测
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
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
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 772-780
页数 9页 分类号 TP391
字数 6156字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20150606
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁非牛 江西财经大学信息管理学院 15 330 9.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
边缘方向直方图
局部二元模式
支持向量机
图像烟雾检测
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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