改进局部三值模式的烟雾识别和纹理分类

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

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61862029 国家自然科学基金;the Science Technology Project of Jiangxi Education Department under Grant Nos. GJJ170317, GJJ150406, GJJ190833 江西省教育厅科技项目;the Open Project of Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering under Grant No. 2018SDSJ01 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金

在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1221-1231