新型火焰颜色空间——IFCS

摘要：

针对火焰识别颜色空间模型FCS带来的错判率高问题,基于混沌理论和k-medoids的粒子群算法,提出了一种改进的火焰识别颜色空间——IFCS.利用IFCS颜色空间进行火焰识别,可以在保证计算的简单快捷的同时,相对FCS更加突出火焰/非火焰像素颜色属性差异特性.采用混沌序列初始化粒子、自适应调整惯性权重、动态非线性调整学习因子、混沌搜索跳出局部最优等方法,得到了IFCS火焰识别颜色空间;进一步,在IFCS火焰颜色空间中通过经典Otsu阈值方法得到二值图像,建立了基于IFCS和Otsu的火焰识别算法——IOFR算法.实验结果表明:IOFR算法有效降低了当前基于FCS颜色空间火焰识别算法的火焰错判率.

关键词：火焰识别、火焰颜色空间、粒子群算法、混沌、k-medoids

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863项目2015AAXXXX;教育部基本科研研究项目110404035;辽宁省教育厅一般项目L2015016;辽宁省自然科学基金2014020131

在线出版日期：2019-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：203-210,264