改进局部三值模式的烟雾识别和纹理分类

TP391.4; 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....

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Published in计算机科学与探索 Vol. 14; no. 7; pp. 1221 - 1231
Main Authors 李钢, 袁非牛, 夏雪, 章琳, 雷帮军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 宜春学院 数学与计算机科学学院,江西 宜春 336000%江西财经大学 信息管理学院,南昌 330032 01.07.2020
上海师范大学 信息与机电工程学院,上海 201418%江西财经大学 信息管理学院,南昌,330032%江西财经大学 信息管理学院,南昌 330032
江西科技师范大学 数学与计算机科学学院,南昌 330038%水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室(三峡大学),湖北 宜昌,443002
水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室(三峡大学),湖北 宜昌 443002
江西财经大学 信息管理学院,南昌 330032
Subjects
Gabor变换
局部三值模式
烟雾识别
纹理分类
置信水平
边缘特征
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1907036

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Summary:TP391.4; 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.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1907036