基于 MHSW 特征融合的火焰检测

来源：计算机技术与发展杂志2019年第12期北京时间：

作者：张健;钟中志;柯艳国;凡远柱

摘要：为了提高火焰特征使用效率和对光照强度变化的鲁棒性,结合 MHSW(Maximal HSV and SILBP of Windows)和圆形度特征融合给出了一种基于图像的火焰检测算法。 该算法对图像进行超像素分割,并采用 YCbCr 颜色空间对超像素进行处理,分割出疑似火焰区域;然后对疑似火焰区域图像提取 MHSW 和圆形度特征,其中 MHSW 特征是同一水平内局部窗口中两个 SILBP(尺度不变的局部三元模式)统计直方图和 HSV 颜色直方图对应模式最大值组合而成;最后融合 MHSW特征和圆形度特征,并使用交叉网络搜查法的 SVM 实现火焰的识别。 MHSW 特征减少火焰特征使用的冗余性和火焰特征训练识别的复杂性,降低火焰识别的误检率;MHSW 特征对噪声和光照强度变化具有鲁棒性。 实验结果证明,该算法是有效的,且具有较高的识别率和较低的误减率。

关键词：火焰检测;SILBP;MHSW;圆形度;超像素