面向烟雾检测的局部二元模式多级提升方法研究

视频烟雾检测具有探测距离远、响应速度快等优势，能充分利用安防监控系统硬件资源，实现防盗和防火的集成。但现有视频烟雾检测方法的漏报、误报等性能亟待提高。本项目针对这种情况，根据烟雾图像特点，分析并改进常规局部二元模式，分别从区域、尺度和时域多个级别上，研究烟雾局部二元模式分类鉴别能力的提升方法。在区域级别上，研究直方图区域的选择准则和搜索方法，用于从区域池中选择分类能力较强的特征区域。在多尺度分析的基础上，提出一种伪三维烟雾局部二元模式的生成与映射算法，建立从局部到全局、精细到粗糙的烟雾特征模型。在时域级别上，通过分析视频序列图像，提出一种基于烟雾局部二元模式的动态纹理模型，用于表征烟雾高度复杂的外观和运动综合特征。在区域、尺度和时域多级提升方法的基础上，提出一种基于提升局部二元模式的视频烟雾检测算法。通过本项目的研究，拟解决大空间和室外火灾探测中的关键科学问题，具有重要的研究和应用价值。

视频烟雾检测具有探测距离远、响应速度快等优势，能充分利用安防监控系统硬件资源，实现防盗和防火的集成。但现有视频烟雾检测方法的漏报、误报等性能亟待提高。本项目针对这种情况，根据烟雾图像特点，分析、改进常规局部二元模式(LBP)，分别从区域、尺度等级别上研究LBP对烟雾的分类鉴别能力提升方法。本项目利用LBP的亮度不变性和金字塔的多尺度等特性，提出一种基于金字塔LBP和LBPV的烟雾图像特征。该方法首先采用高斯滤波器等对视频图像进行多尺度分解，生成图像金字塔，然后在金字塔的每一层上，分别计算统一模式、旋转不变性模式和旋转不变性统一模式，得到LBP和LBPV的直方图，并将这些直方图首尾连接成直方图序列特征。实验结果证实，该特征具有良好的分类鉴别能力。本项目通过自适应提升烟雾LBP、边缘和色彩等特征，提取多尺度形状不变性特征，从而提出一种特征双重映射的框架。第1次映射是从原始RGB图像到分块特征。分别提取边缘方向、边缘幅值、LBP位直方图，以及边缘幅值、LBP位、颜色亮度与饱和度密度，并将这些直方图和密度首尾连接起来组成特征矢量。第2次映射是从块特征到统计特征。计算所有分区的块特征的统计特征，例如均值、方差、偏度、峰度和Hu不变矩。实验结果表明，和常规方法相比，我们的算法具有很好的推广性能，且对几何变换不敏感。传统LBP仅对一阶方向导数编码，不对高阶方向导数编码。通过考虑高阶方向导数、圆周平移子模式和尺度空间，本项目提出旋转及尺度不变性的LBP。高阶方向导数采用和一阶方向导数相同的编码方式。每个像素生成可生成多个代码，因此一幅图像产生多个直方图。为了进一步提高性能，采用圆周平移子模式和尺度空间，获得旋转和尺度不变性的LBP。实验结果表明，该高阶导数LBP能够取得较好的性能，明显地超过现有方法。本项目采用圆周循环移动边缘方向直方图(EOH)的最高柱至固定位置，从而消除了旋转对EOH的影响。同时，提取图像亮度和饱和度分量的Hu不变矩、均值、偏差、偏度和峰度。将所有特征组成起来，形成鲁棒的特征矢量，从而提出了一种鲁棒的烟雾特征。通过本项目的研究，解决大空间、室外等场合火灾探测中的一些关键科学问题，为研发一套视频烟雾检测系统打下了坚实的理论基础，具有重要的理论和应用价值。