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視覺(圖像型)火災探測需要提取較高質(zhì)量的目標紋理特征用于火災識別。本文利用混合高斯模型對煙霧目標進行前景提取，并且屏蔽掉非運動的背景圖像，然后根據(jù)結(jié)果圖像的灰度分布，計算灰度共現(xiàn)距陣，提取紋理特征。
在對圖像的研究和應用中，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣。為了辨識和分析圖像中的目標需要將它們從圖像中分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能進一步對目標進行測量以及對圖像進行利用。而紋理是真實圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說，紋理是由許多相互接近的，互相編織的元素構(gòu)成，并常富有周期性。在視覺火災探測
中，紋理特征是火災探測的重要參量。本文主要是探討火災初期階段，煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對紋理質(zhì)量的要求,在進行紋理特征提取之前要對煙霧圖像區(qū)域進行前景提取即分割出煙霧圖像。
圖像差分法是對運動目標前景提取的一個有用的方法，它根據(jù)視頻前后兩幀圖像的減運算來減去背景。但是由于煙霧形狀斷變化的特性，在對圖像進行減運算的時候，會丟失掉許多圖像的有用信息。本文利用高斯模型來對煙霧目標進行前景提取，提取煙霧目標同時屏蔽掉所有的非運動的背景信息，然后對結(jié)果圖像進行紋理特征的提取。
在對圖像的研究和應用中，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣。為了辨識和分析圖像中的目標需要將它們從圖像中分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能進一步對目標進行測量以及對圖像進行利用。而紋理是真實圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說，紋理是由許多相互接近的，互相編織的元素構(gòu)成，并常富有周期性。在視覺火災探測
中，紋理特征是火災探測的重要參量。本文主要是探討火災初期階段，煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對紋理質(zhì)量的要求,在進行紋理特征提取之前要對煙霧圖像區(qū)域進行前景提取即分割出煙霧圖像。
圖像差分法是對運動目標前景提取的一個有用的方法，它根據(jù)視頻前后兩幀圖像的減運算來減去背景。但是由于煙霧形狀斷變化的特性，在對圖像進行減運算的時候，會丟失掉許多圖像的有用信息。本文利用高斯模型來對煙霧目標進行前景提取，提取煙霧目標同時屏蔽掉所有的非運動的背景信息，然后對結(jié)果圖像進行紋理特征的提取。
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