改进局部三值模式的烟雾识别和纹理分类

来源：计算机科学与探索杂志2020年第7期北京时间：

作者：李钢，袁非牛，夏雪，章琳，雷帮军

单位：1. 江西财经大学 信息管理学院，南昌 3300322. 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室（三峡大学），湖北 宜昌 4430023. 宜春学院 数学与计算机科学学院，江西 宜春 3360004. 上海师范大学 信息与机电工程学院，上海 2014185. 江西科技师范大学 数学与计算机科学学院，南昌 330038

摘要：为提高烟雾识别的检测率和降低误报率，首先提出了基于置信水平的局部三值模式（CLLTP），进而提出了基于CLLTP的组合特征模型（M_CLLTP）。CLLTP是依据差分图像的像素值呈正态分布而提出的一种改进的局部三值模式。M_CLLTP模型提取了原图的CLLTP特征、Gabor特征图的加权的CLLTP特征和边缘特征图的CLLTP特征，并融合它们生成M_CLLTP特征。对比实验显示，M_CLLTP方法在三个烟雾数据集上都获得了较高的检测率和[F1]分数、较低的误报率，在两个纹理数据库上获得了最高的平均召回率。实验结果表明，所提方法对烟雾和纹理具有很好的辨识能力，非常适用于烟雾识别。

关键词：烟雾识别,局部三值模式,置信水平,Gabor变换,边缘特征,纹理分类