CN109360218A - 一种油烟图像弱边缘提取方法及油烟图像识别系统和油烟机 - Google Patents

一种油烟图像弱边缘提取方法及油烟图像识别系统和油烟机 Download PDF

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Abstract

一种油烟图像弱边缘提取方法及油烟处理系统及油烟机，油烟图像弱边缘提取方法，包括以下步骤：3‑1，定义一个滤波器Y；3‑2，使滤波器Y遍历油烟图像，计算滤波器在每一位置处的中心像素点的边缘检测值Xz；3‑3，将滤波器在每一位置处的中心像素点边缘检测值Xz与中心像素点邻域的其它像素点的灰度值一一相减，并判断在同一位置处每个差值的绝对值是否大于阈值Δ；统计差值的绝对值大于阈值的数量，判定边缘点并进行标记；3‑4，滤波器遍历完整个去噪图像，得到所有标记的边缘点。本发明基于小波变换，不需要很大的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果。

Description

一种油烟图像弱边缘提取方法及油烟图像识别系统和油烟机
技术领域
本发明涉及油烟检测技术领域，尤其涉及一种油烟图像弱边缘提取方法及油烟图像识别系统和油烟机。
背景技术
边缘是图像重要特征之一，边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素集合。边缘检测主要是灰度变化的度量、检测和定位。边缘检测与提取是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，从而提取出目标区域的边缘，剔除图像中的非目标区域部分。
现阶段针对图像边缘检测与提取的算法很多，但往往都依赖于大量的计算，需要消耗大量的算力来得到较为准确的边缘检测结果，这在嵌入式图像处理产品上是不适用的。而且传统的图像边缘提取算法对灰度值异变明显的强边缘效果不错，但对图像目标区域弱边缘的检测就显得捉襟见肘了。
因此，针对现有技术不足，提供一种简单易行，不需要消耗大量计算，对弱边缘的检测具有较高的准确率的油烟图像弱边缘提取方法及基于该方法的油烟图像识别系统和油烟机，以克服现有技术不足甚为必要。
发明内容
本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种油烟图像弱边缘提取方法及基于该方法的油烟处理系统及油烟机，具有操作简单、计算量小、对弱边缘检测准确率高的特点。
本发明的上述目的通过以下技术措施实现。
提供一种油烟图像弱边缘提取方法，包括以下步骤：
3-1，定义一个滤波器Y，滤波器为t*t矩阵，t为奇数；
3-2，使滤波器Y遍历油烟图像，滤波器Y遍历油烟图像时与油烟图像中对应的区域重叠，z为滤波器Y遍历油烟图像时对应区域的标记；
计算滤波器在每一位置处的中心像素点所在的油烟图像的灰度值以及中心像素点邻域内其它像素点所在的油烟图像的灰度值，并根据公式(Ⅰ)计算滤波器在每一位置处的中心像素点的边缘检测值Xz，
f、g为为像素点的矩阵序号，1≤f≤t，1≤g≤t，e为滤波器在每一位置处的像素点所在的油烟图像的灰度值；α为权重系数，与滤波器位置相对应；
3-3，将滤波器在每一位置处的中心像素点边缘检测值Xz与中心像素点邻域的其它像素点的灰度值一一相减，并判断在同一位置处每个差值的绝对值是否大于阈值Δ；
统计差值的绝对值大于阈值的数量，如果数量超过K，判定滤波器所处位置的中心像素点对应的油烟图像的像素点位置为边缘点，并进行标记，K为正整数；
3-4，滤波器遍历完整个去噪图像，得到所有标记的边缘点。
进一步的，步骤3-3中，阈值Δ＝2ef,g,，
进一步的，步骤3-3中，
进一步的，步骤3-3中标记以高亮的方式标记。
优选的，上述的基油烟图像弱边缘提取方法，滤波器Y为3*3的矩阵。
优选的，上述的油烟图像弱边缘提取方法，
滤波器Y的权重系数包括α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3，α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3均为正整数。
优选的，α2,2＝4；α1,1＝α1,3＝α3,1＝α3,3＝1；α1,2＝α2,1＝α2,3＝α3,2＝2。
本发明同时提供一种油烟图像识别系统，包括图像采集单元和图像处理单元，所述图像采集单元与图像处理单元电连接；
所述图像处理单元基于上述的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。
本发明同时提供一种油烟机，设置有图像采集单元、图像处理单元及主控单元及抽风单元，图像采集单元采集烟灶目标区域的烟雾图像并输送至图像处理单元并通过图像处理单元进行处理，图像处理单元的处理结果输送至主控单元，主控单元根据图像处理单元的处理结果控制抽风单元的工况；
图像处理单元采用上述的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。
优选的，上述图像采集单元采集灰度图像。
本发明提供的油烟图像弱边缘提取方法，基于小波变换，不需要很大的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果，具有操作简单、计算量小、对弱边缘检测准确率高的特点。
本发明的油烟图像识别系统及油烟机，采用基于小波变换的油烟图像弱边缘提取方法，仅需较小的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果，从而便于进一步对油烟进行分析处理。
附图说明
利用附图对本发明做进一步说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限制。
图1是本发明实施例1中的油烟图像弱边缘提取方法的流程方框示意图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1。
如图1所示，一种油烟图像弱边缘提取方法，包括以下步骤：
3-1，定义一个滤波器Y，滤波器为t*t矩阵，t为奇数；
3-2，使滤波器Y遍历油烟图像，滤波器Y遍历油烟图像时与油烟图像中对应的区域重叠，z为滤波器Y遍历油烟图像时对应区域的标记；
计算滤波器在每一位置处的中心像素点所在的油烟图像的灰度值以及中心像素点邻域内其它像素点所在的油烟图像的灰度值，并根据公式(Ⅰ)计算滤波器在每一位置处的中心像素点的边缘检测值Xz，
f、g为为像素点的矩阵序号，1≤f≤t，1≤g≤t，e为滤波器在每一位置处的像素点所在的油烟图像的灰度值；α为权重系数，与滤波器位置相对应；
3-3，将滤波器在每一位置处的中心像素点边缘检测值Xz与中心像素点邻域的其它像素点的灰度值一一相减，并判断在同一位置处每个差值的绝对值是否大于阈值Δ；
统计差值的绝对值大于阈值的数量，如果数量超过K，判定滤波器所处位置的中心像素点对应的油烟图像的像素点位置为边缘点，并进行标记，K为正整数；
3-4，滤波器遍历完整个去噪图像，得到所有标记的边缘点。
步骤3-3中，阈值Δ＝2ef,g,，
进一步的，步骤3-3中，
步骤3-3中标记具体是以高亮的方式标记。
该油烟图像弱边缘提取方法，基于小波变换，不需要很大的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果，具有操作简单、计算量小、对弱边缘检测准确率高的特点。
实施例2。
一种油烟图像弱边缘提取方法，其它特征与实施例1相同，不同之处在于：滤波器Y为3*3的矩阵。
滤波器Y的权重系数包括α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3，α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3均为正整数。
具体的，α2,2＝4；α1,1＝α1,3＝α3,1＝α3,3＝1；α1,2＝α2,1＝α2,3＝α3,2＝2。
本实施例采用3*3的滤波器Y，具有运算量小、计算简单的特点。
实施例3。
一种油烟图像识别系统，包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元与图像处理单元电连接；所述图像处理单元基于实施例1或2的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。
该油烟图像识别系统，采用基于小波变换的油烟图像弱边缘提取方法，仅需较小的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果，从而便于进一步对油烟进行分析处理。
实施例4。
一种油烟机，设置有图像采集单元、图像处理单元及主控单元及抽风单元，图像采集单元采集烟灶目标区域的烟雾图像并输送至图像处理单元并通过图像处理单元进行处理，图像处理单元的处理结果输送至主控单元，主控单元根据图像处理单元的处理结果控制抽风单元的工况，图像处理单元采用实施例1或2的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。图像采集单元采集灰度图像。
本发明的油烟机，采用基于小波变换的油烟图像弱边缘提取方法，仅需较小的计算量便可得到较为准确的油烟图像弱边缘提取效果，从而便于进一步对油烟进行分析处理。
该油烟机能够实时监测油烟情况，控制抽风单元的工况。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (10)

1.一种油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
3-1，定义一个滤波器Y，滤波器为t*t矩阵，t为奇数；
3-2，使滤波器Y遍历油烟图像，滤波器Y遍历油烟图像时与油烟图像中对应的区域重叠，z为滤波器Y遍历油烟图像时对应区域的标记；
计算滤波器在每一位置处的中心像素点所在的油烟图像的灰度值以及中心像素点邻域内其它像素点所在的油烟图像的灰度值，并根据公式(Ⅰ)计算滤波器在每一位置处的中心像素点的边缘检测值Xz，
f、g为为像素点的矩阵序号，1≤f≤t，1≤g≤t，e为滤波器在每一位置处的像素点所在的油烟图像的灰度值；α为权重系数，与滤波器位置相对应；
3-3，将滤波器在每一位置处的中心像素点边缘检测值Xz与中心像素点邻域的其它像素点的灰度值一一相减，并判断在同一位置处每个差值的绝对值是否大于阈值Δ；
统计差值的绝对值大于阈值的数量，如果数量超过K，判定滤波器所处位置的中心像素点对应的油烟图像的像素点位置为边缘点，并进行标记，K为正整数；
3-4，滤波器遍历完整个去噪图像，得到所有标记的边缘点。
2.根据权利要求1所述的油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：
步骤3-3中，阈值Δ＝2ef,g,，
3.根据权利要求2所述的油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：步骤3-3中，
4.根据权利要求3所述的油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：步骤3-3中标记以高亮的方式标记。
5.根据权利要求4所述的基油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：滤波器Y为3*3的矩阵。
6.根据权利要求5所述的油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：
滤波器Y的权重系数包括α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3，α1,1、α1,2、α1,3、α2,1、α2,2、α2,3、α3,1、α3,2、α3,3均为正整数。
7.根据权利要求6所述的油烟图像弱边缘提取方法，其特征在于：α2,2＝4；α1,1＝α1,3＝α3,1＝α3,3＝1；α1,2＝α2,1＝α2,3＝α3,2＝2。
8.一种油烟图像识别系统，其特征在于，包括图像采集单元和图像处理单元，所述图像采集单元与图像处理单元电连接；
所述图像处理单元基于权利要求1-7任意一项所述的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。
9.一种油烟机，其特征在于：设置有图像采集单元、图像处理单元及主控单元及抽风单元，图像采集单元采集烟灶目标区域的烟雾图像并输送至图像处理单元并通过图像处理单元进行处理，图像处理单元的处理结果输送至主控单元，主控单元根据图像处理单元的处理结果控制抽风单元的工况；
图像处理单元采用如权利要求1至7任意一项所述的油烟图像弱边缘提取方法提取油烟图像的边缘。
10.根据权利要求9所述的油烟机，其特征在于：所述图像采集单元采集灰度图像。
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