一种基于混合特征和流形学习的火灾图像识别方法

摘要

本发明公开一种基于混合特征和流形学习的火灾图像识别方法，首先采用分块处理的策略将一幅图像划分成若干个不重叠的子块，通过在HSV颜色空间中建立的两个颜色模型和基于颜色直方图的相似性匹配方法检测这些子块是否为候选火灾区域，其次，考虑到火焰区域和烟雾区域都存在显著的视觉特性，采用结合局部特性和纹理特征的混合特征提取方法，捕捉到更多的图像细节，提高后续分类的准确率。最后，利用流形学习方法构造了基于双流形拓扑结构的火焰流形和烟雾流形，并在这两类图像流形之上建立了用于最终判定火灾图像的分类器，不仅减轻了高维特征带给分类器的负担，而且获取了较高的火灾图像识别准确率。