【摘 要】
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针对火焰与背景对比度不明显情况下的低对比度火焰目标提取问题,提出了一种Retinex和CV（Chan-Vese）模型相结合的火焰图像增强和分割算法。首先在YCb Cr颜色空间利用Retinex算法
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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住房和城乡建设部研究开发项目No.2016-K3-014;西安碑林区科技计划项目No.GX1605;西安建筑科技大学基础研究基金项目No.JC1514~~
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针对火焰与背景对比度不明显情况下的低对比度火焰目标提取问题,提出了一种Retinex和CV（Chan-Vese）模型相结合的火焰图像增强和分割算法。首先在YCb Cr颜色空间利用Retinex算法构造彩色双边滤波器,根据分量Cr和Cb的关系设计对比度调节函数调节像素点亮度,以凸显原图像中火焰明亮、鲜艳的颜色特征,细节信息也更清晰;再通过帧间差分法和建立的火焰颜色模型获取疑似火焰区域,根据该区域所得中心坐标点设置CV模型的初始轮廓曲线,进一步分割得到火焰目标。仿真实验表明：所提算法不但能够提取出简单和复杂背
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