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  • ISSN:0253-9993
  • CN: 11-2190/TD

《煤炭学报》

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基于改进CV模型的煤矿井下早期火灾图像分割

DOI:

10. 13225 / j. cnki. jccs. 2016. 0964

作者(Author):

  • 韩斌
  • 吴一全
  • 宋昱

作者单位:

  • 南京航空航天大学电子信息工程学院 安徽理工大学煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室

关键词:

  • 矿井
  • 早期火灾图像
  • 图像分割
  • CV模型
  • 区域拟合中心
  • 区域能量系数
  • 中值绝对差
  • 摘要
  • 论文图表
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煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在计算目标和背景区域拟合中心时,引入自适应权值进行加权平均,充分考虑了像素点灰度值与拟合中心的差异,并据此确定该点对拟合中心的贡献度,更加精确地计算目标和背景区域的拟合中心;为了加速模型的演化,引入曲线内外区域像素的中值绝对差,替换模型中的内外区域能量系数,提高模型分割效率。最终达到快速提取早期火灾图像中火焰区域的目的。大量实验结果表明,与现有的Otsu算法、CV模型、引入能量权重的CV模型、引入梯度信息的CV模型以及两种类似提出模型的CV模型相比,利用改进CV模型对煤矿井下早期火灾图像,能取得更好的分割效果,并且满足实时性要求。
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