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基于小波分析的地铁视频火灾边缘检测方法

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摘要 地铁由于其特定的运行环境,发生火灾事故时,伤亡大、损失严重。通过数字图像技术处理视频图像,判定是否发生火灾早期火灾预警的重要手段。准确、高效地识别火灾的轮廓是其中的一个重点。本文针对视频火灾检测,本方法首先采用加权均值滤波方法去除图像中的噪声,再利用方向可调的小波变换方法,对火灾图像进行边缘检测,成功提取出火焰轮廓,以实现火灾的识别和报警。通过对火焰图像采取标准小波方法和该方法进行边缘检测,结果表明本文提出的方法可以提取火焰轮廓更多的细节信息,并且很好的避免了图像边缘模糊化现象。
出处 《黑龙江交通科技》 2013年第3期103-104,106,共3页 Communications Science and Technology Heilongjiang
基金 国家自然科学基金:基于先验知识的分布式恒虚警率检测算法研究(41101357)全称(基金项目号) 中央高校科研业务经费(CHD2010JC109 CHD2011TD018) 长安大学重点实验室资助
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