Обнаружение пламени на динамических изображениях на основе вейвлет-анализа и текстурной сегментации

Abstract

Рассматривается алгоритм детектирования открытого пламени на видеопоследовательностях, включающий три основных этапа: обучение и тестирование классификатора; выделение областей-кандидатов на основе цветовой фильтрации, вейвлет-анализа временных изменений границ области и пространственных изменений яркости; классификация областей с использованием статистических текстурных и цветовых признаков. На этапах обучения и классификации используется метод k ближайших соседей. Для выявления областей-кандидатов на видеоизображениях выполняется цветовая фильтрация в пространстве RGB и пространственно-временной анализ с применением вейвлет-преобразования. Классификация областей-кандидатов осуществляется с использованием текстурных признаков, полученных на основе нормированной матрицы вхождений, и цветовых признаков, вычисленных по нормализованным гистограммам составляющих H и S из HSV цветового пространства. Представлены результаты практических исследований алгоритма.