[发明专利]基于视频质量评估的火焰识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.基于视频质量评估的火焰识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取视频的图像；

计算所述图像的模糊度和色偏度；

从所述图像中分割出疑似火焰区域；

根据所述模糊度和色偏度，对照特征准确率参考表筛选出准确率在筛选阈值以上的图像特征作为火焰的判别特征，所述特征准确率参考表记录着不同模糊度和色偏度下各个图像特征判别出火焰的准确率；

提取疑似火焰区域的所述判别特征，判断所述判别特征是否为火焰特征，若所述判别特征为火焰特征，则将所述判别特征标记为火焰识别特征；

根据所述模糊度和色偏度，对照特征权重参考表确定所述火焰识别特征的权重，所述特征权重参考表记录着不同模糊度和不同色偏度下各个图像特征参与火焰判别的权重；

将各个火焰识别特征的权重求和，得到综合识别值，根据所述综合识别值的大小判别所述疑似火焰区域是否为火焰区。

2.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，计算所述图像的模糊度包括以下步骤：

将待测图像F模糊处理，得到参考图像B；

对待测图像F和参考图像B分别进行梯度计算，得到待测梯度图像G和参考梯度图像G_r；

确定待测梯度图像G中方差较大的N个图像块，记为{x_i,i＝1,1,3,...,N}，参考梯度图像G_r中与所述N个图像块相对应的对应图像块记为{y_i,i＝1,1,3,...,N}；

分别计算所述N个图像块和对应图像块的水平像素绝对差值和竖直像素绝对差值，记为D_F_Ver、D_B_Ver、D_F_Hor、D_B_Hor，其中，D_F_Ver表示待测梯度图像G的水平像素绝对差值，D_F_Hor表示待测梯度图像G的竖直像素绝对差值，D_B_Ver表示参考梯度图像G_r的水平像素绝对差值，D_B_Hor表示参考梯度图像G_r的竖直像素绝对差值；

分别计算待测图像F与参考图像B的水平像素绝对差值和竖直像素绝对差值的较大者，记为D_V_Ver、D_V_Hor，其中，D_V_Ver表示待测梯度图像G与参考梯度图像G_r的水平像素绝对差值的较大者，表示D_V_Hor表示待测梯度图像G与参考梯度图像G_r的竖直像素绝对差值的较大者；

将D_F_Ver、D_F_Hor、D_V_Ver、D_V_Hor分别累加，然后归一化并得出水平像素模糊度和竖直像素模糊度，选择水平像素模糊度和竖直像素模糊度中较大的值作为待测图像的模糊度。

3.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，计算所述图像的色偏度包括以下步骤：

将待测图像从RGB颜色模型转换到HSV颜色模型，并提取H通道分量；

计算H通道的波峰数量参数rate1；

计算H通道的波峰集中程度参数rate2；

将rate1和rate2两个参数融合进行归一化，得到色偏度rate。

4.根据权利要求3所述的火焰识别方法，其特征在于，计算H通道的波峰数量rate1包括以下步骤：

将H通道分量的数值归一化后进行二值化处理，计算其直方图，得到频次的数组，记为{x_i,i＝1,2,...256}；

计算所述数组的方差，记为std_num；

对std_num进行归一化处理，得到波峰数量参数rate1。

5.根据权利要求3所述的火焰识别方法，其特征在于，计算H通道的波峰集中程度rate2包括以下步骤：

将H通道分量归一化后二值化处理，计算其方差

计算灰度值最大时的std_gray，记作std_gray_max；

归一化计算出波峰集中程度参数