【摘 要】
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火灾现场环境复杂,如浓烟、光反射等,获取的图像对比度低、边缘模糊,易造成火灾图像分割困难。常用的OTSU方法使用单阈值分割,火焰目标与背景分辨不清,难以满足识别要求。为
【机 构】
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安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警技术重点实验室
【基金项目】
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安徽省科技强警项目(1604d0802013);安徽省高校自然科学研究一般项目(KJ2017JD16);安徽省高校自然科学研究一般项目(KJ2017JD18)
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火灾现场环境复杂,如浓烟、光反射等,获取的图像对比度低、边缘模糊,易造成火灾图像分割困难。常用的OTSU方法使用单阈值分割,火焰目标与背景分辨不清,难以满足识别要求。为此,本文提出一种基于模糊OTSU与布谷鸟寻优(CS)的火灾图像多阈值分割算法。首先,考虑图像模糊不确定因素,将模糊理论融入OTSU方法中,通过隶属度函数划分整幅图像的灰度空间;然后使用布谷鸟算法寻找全局最优分割阈值;最后利用寻找到的阈值进行图像分割。实验表明,用该方法分割图像,可以很大程度上降低对噪声、光反射或其它干扰因素的影响,目标与背景
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