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传统的检测火焰的方法并不能发挥很好的作用,近些年,随着计算机以及基于视频图像序列处理的数字图像处理技术的发展,基于视觉火焰检测技术在大范围空间具有十分实用的价值。通过数字彩色CCD摄像机获得连续的图片,我们可以通过图像利用数字图像处理的算法来获得所感兴趣区域的形状特征,静态动态特征以及颜色信息,从而来判断是否发生了火灾。将摄像系统装配在所需检测的位置从而达到对检测区域自动防火的功能。简便的算法也可以减少对数据处理的时间。实验的结果说明了我们的方法可以准确地确认火焰。 相似文献
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基于MATLAB的不规则面积图像测量 总被引:2,自引:0,他引:2
数字图像测量作为近年来在测量领域新兴的一种高性能测量技术,在日常生活及科研工作中都有其重要的应用。针对许多复杂环境条件下的测量工作,适时性和非接触性的优点更是使得数字图像测量得到很好的运用。本文介绍了一种在非高精度情形下应用MATLAB测量不规则图像面积的方法,并用实例分析证明其有效性。 相似文献
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针对DeepLab-v3模型中双线性插值方法只能从邻近的四个抽样点提取信息,导致图像分割的精确度下降问题,提出两个改进的DeepLab-v3模型,即IDL-v3-1(improved DeepLab-v3-1 model)和IDL-v3-2(improved DeepLab-v3-2 model)。两个改进的模型使用九点双三次卷积插值方法替换DeepLab-v3模型的双线性插值方法,以获得更精确的分割图像。在PASCAL VOC 2012数据集上检验发现,与DeepLab-v3模型相比,IDL-v3-1和IDL-v3-2的精确度分别提升了0.43%和0.59%,分割每张图像的耗时量分别增加了0.002 s和0.005 s。实验结果表明,改进的DeepLab-v3模型可以在比DeepLab-v3模型相近的时间成本内达到更高的图像分割精度。 相似文献
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一种基于数学形态学的图像对比度增强算法 总被引:1,自引:2,他引:1
由于数学形态学边缘提取算法优于微分边缘提取算法,故提出一种数学形态学图像对比度增强方法.利用数学形态学的相关原理,使用双梯度多尺度、多结构元素进行边缘检测,成功地实现了对模糊图像的去模糊处理实验.仿真结果表明,该方法优于拉普拉斯去模糊方法,并且提取出的图像边缘较好地保持了原来的细节特征,去模糊效果好,图像的对比度得到明显增强. 相似文献
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