作者：周之平; 刘芳; 贾杰图像分割ycbcr颜色模型cv模型加窗滤波
摘要：火灾图像通常背景复杂且含有形式多样的噪声,使得难以实现火焰图像的精确分割。为此,提出一种基于改进的Chan-Vese（CV）模型的火焰分割算法。首先,在YCbCr颜色空间构建火焰像素的统计模型对火灾图像进行粗分割,以确定CV模型初始轮廓曲线;然后利用局部自适应加权平均计算目标和背景区域的拟合中心,以抑制噪声带来的计算误差;最后通过加窗滤波处理来提高CV轮廓曲线演化的收敛速度,减少冗余轮廓,从而提高分割效率。实验结果表明：新算法的性能要优于其它同类算法和基本CV模型,能快速准确地分割出火焰区域,误分率低于1%。因此,新提出的火焰分割算法是有效的。
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