我的文献综述

1、燕山大学本科毕业设计（论文）文献综述课题名称：基于视频的香烟烟雾的图像特性分析的研究学院（系）电气工程学院年级专业：08级精密仪器及机械2班学生姓名：王晓婧指导教师：胡春海教授完成日期：2012年3月20日一、国内外现状本课题是香烟烟雾的分析研究，而国内外多是火灾烟雾的研究，关于香 烟烟雾各种特性的分析鲜有报道。但是，其研究方法是相同。鉴于此，下面 对国内外基于视频的火灾烟雾的研究动态做一个简单的介绍。国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾烟雾探测技术进 行过大量的研究。但是，目前尚处于初级阶段。B Ugur Toreyin等人提出 了基于小波的视频烟雾的检测技术，该方法假设摄像机静

2、止不动，烟雾出现 使背景景物边缘模糊，在小波域上表现为高频能量降低，该算法的缺点是烟 雾检测的前提条件是背景图像中必须有较强的边缘和纹理成分，从而限制了 该算法的应用范围。天津大学的翟文鹏等人提出了多判据结合的视频烟雾 探测方法。利用块匹配方法对背景建模，进而得到可疑运动图元；然后分析 可疑烟雾图元是否符合火灾烟雾的三个重要特征，进而判断是否有火灾烟雾 发生。该算法有较强的抗干扰性，明显地提高了烟雾检测的准确率。其不足 之处在于，计算量大，过程复杂，不好理解。虽然现今的视频烟雾探测技术已经达到了应用的水平，但对图像型烟雾 的研究任然比较有限，而且现有探测系统还存在误报率高的问题，有待提出 更多

3、更好的探测算法以及算法的实现方法。二、主要研究成果视频图像的烟雾识别的分析研究，基于烟雾不同的特性，有不同的识别 方法。下面对几种常见的研究方法做一个简单介绍。华北电力大学的李宝儒等人的方法是，首先结合烟雾图像的颜色特征， 在HSI颜色模型中实现基于颜色聚类的烟雾图像分割；然后利用图像的预处 理技术分析烟雾图像以及干扰图像的特征，并提出将烟雾轮廓的圆形度作为 烟雾识别判据。实验测试结果表明，该方法对眼在言无图像的石壁准确率达 到90%。西安交通大学的郑璐等人提出的运动分割检测是通过做帧间差分 得到运动的帧差图像，从而在这些运动物体中找候选的疑似烟雾区域，把静 止的区域都排除，只保留运动的像素在

4、图中。在通过颜色模型分析，将与烟 雾有相同运动特性的干扰信息剔除掉。此算法有一定的抗干扰能力。西安铁 路职业技术学院的马玲和天津大学的吴爱国提出了一种基于混合高斯模 型及小波分析的烟雾特征提取分析的算法。利用混合高斯模型对背景建模， 对给定图像分离前景和背景。然后根据烟雾的半透明性和边界闪烁的特征， 采取小波分析、颜色饱和度分析以及闪烁频率分析的方法，提取出烟雾区。 从理论分析和探测试验结果证明该方法是具有一定的应用价值的。中科院合 肥智能机械研究所的任厚平等人和中国科技大学火灾科学重点实验室的张 永明等人8一起提出了一种利用烟雾纹理的特征进行识别的提取方法。该方 法利用混合高斯模型从静止的背

5、景环境中对运动的烟雾目标进行前景提取， 然后再用共现矩阵法提取烟雾纹理特征，去得了较好的试验效果。但是混个 高斯模型不能区分运动的干扰图像信息，所以目前只能对静止背景中的目标 图像进行分割。三、存在问题现今的视觉识别技术虽然已经达到了应用的水平，但是任然存在着很多 问题。（一）是针对运动检测的问题。复杂背景的变化，如光照、不同天气、 树枝云层遮挡等，如何鲁棒的检测；（二）是针对目标识别的问题。对多主体 行为的识别以及运动单元的识别与描述，怎样进行快速、高效的识别；（三） 是多摄像机的跟踪问题。另外，现今对于香烟烟雾的图像特想的研究，缺乏 统一的评价标准；缺乏先验知识；计算量较大等问题。四、前景

6、展望视觉识别技术未来的发展大致体现在以下几个方面。（一）向着高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展。 具体表现：（1）提高硬件速度。这不仅仅要提高计算机的速度，而且A/D和 D/A的速度要实时化；（2）提高分辨率。主要是提高采集分辨率和显示分辨 率；（3）立体化。图像是二维信息，信息量更大的三维图像将随意计算图形 学及虚拟现实技术的发展将得到广泛应用。（4）智能化。力争使计算机识别 和理解能够按照人的认识和思维方式工作，能够考虑到主观概率和非逻辑思 维。（5）标准化。从整体上看，视觉识别技术目前还没有统一的国际标准。（二）图像和图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。（三

7、）新理论和新算法的研究。近年来引入了一些新的理论并提出了一些 新的算法，不仅仅应用于对异常行为的视频监控，而且还广泛应用于航空航 天、军事侦察等领域。五、参考文献Rafael C. Gonzalez等著.阮秋琦等译.冈萨雷斯数字图像处理.电子工业 出版社.2003.Rafael C. Gonzalez等著.阮秋琦等译.冈萨雷斯数字图像处理(MATLAB版).电子工业出版社.2005.练秋生.李党.融合多种特征的言无图像检测算法.光学技 术.2009,35(4):523-531.翟文鹏.吴爱国.杜春燕.基于烟雾颜色特征和运动特征分析的视频烟雾探 S . Proceedings of the 29

8、th Chinese Control Conference. 2010,7:3052-3055.李宝儒.孙凤杰范杰清.基于烟气图像识别的火灾探测方法.图像图像技术研究与应用.2009:320-326.郑璐.陈俊周.基于运动和颜色的视频原物检测算法.计算机工程与设计.2010,31(21):4650-4652.马玲.吴爱国.基于混合高斯模型及小波分析的烟雾特征提取分析.煤炭技术.2010,28(11):216-219.任厚平.张永明.张维农.袁非牛.余春雨.基于混合高斯模型定位的火灾烟雾纹理特征提取.微计算机信息.2005,21(11-1):83-86.邓彬.刘辉.连国云.陈静.基于视频的烟雾检

9、测.长沙大学学报.2007,21(5):87-89.黄志勇.孙光民.李芳.基于GRB视觉模型的交通标志分割.微电子学 与计算机.2004,21(10):147-149.周平.姚庆杏.钟取发.朱振军.毛可骏.基于视频的早起烟雾检测.光 电工程.2008,35(12):83-88.王欣刚.魏峥.刘东昌.郑晓隆.基于烟雾动态特征分析的实时火灾监 测.就算及技术与发展.2008,18(11):9-12.王涛.刘渊.谢振平.一种飘动性分析的视频烟雾检测新方法.电子与 信息学报.2011,33(5):1024-1029.李庆奇.马莉.基于小波能量的轮廓抖动性烟雾检测算法.杭州电子科 技大学学报.2011,

10、31(5):183-186.帅帅.周平.汪亚明.周维达.基于小波的实时烟雾检测.计算及应用研 究.2007,24(3):309-312.徐仕玲.赵敏.徐建波.野外早期活在识别方法研究.计算机技术与发 展.2008,18(6):214-216.朱明旱.罗大庸.曹倩霞.帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测 算法.计算机测量与控制.2005.13(3):215-217.王小平.张丽杰.基于单高斯背景模型运动目标检测方法的改进.计算 机工程与应用.2009.45(21):118-120.陈炳权.刘宏立.孟凡斌.数字图像处理技术的现状及其发展方向.吉 首大学学报.2009.30(1):63-70.Shuenn-Jyi Wang*,Dah-Lih Jeng,Meng-Tsai Tsai,Early fire detection method in video for vessels ,The Journal of Systems and Software ,2009(82):656-667.Tr