为提高烟雾识别的检测率和降低误报率,首先提岀了基于置信水平的局部三值模式( CLLTP),进而提出了基于 CLLTP的组合特征模型( M CLLTP)。 CLLTP是依据差分图像的像素值呈正态分布而提出的一种改进的局部三值模式。 M CLLTP模型提取了原图的 CLLTP特征、 Gabor特征图的加权的 CLLTP特征和边缘特征图的 CLLTP特征,并融合它们生成 M CLLTP特征。对比实验显示, M CLLTP方法在三个烟雾数据集上都获得了较高的检测率和F1分数、较低的误报率,在两个纹理数据库上获得了最高的平均召回率。实验结果表明,所提方法对烟雾和纹理具有很好的辨识能力,非常适用于烟雾识别。
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