基于MATLAB的烟雾检测图像处理系统实现

资 源 简 介

使用MATLAB开发的烟雾检测系统，通过图像预处理和特征分析识别烟雾区域。支持实时视频流和批量图像处理，包含完整的检测流程和可视化输出功能。

详 情 说 明

基于图像处理的烟雾检测系统实现

项目介绍

本项目利用MATLAB开发了一套烟雾检测系统，能够自动分析输入的图像或视频流，识别其中是否存在烟雾区域，并进行精确定位与标记。系统集成了完整的图像处理与机器学习流程，包含图像预处理、动态特征提取、分类识别以及结果可视化等关键模块。支持实时视频检测与批量图像处理两种工作模式，可有效应用于火灾早期预警、智能安防监控等实际场景。

功能特性

• 多格式输入支持：可处理静态图像（JPG, PNG, BMP）、视频文件（AVI, MP4）以及摄像头实时视频流。
• 智能图像预处理：采用高斯滤波降噪与色彩空间转换技术，优化输入数据质量。
• 动态特征提取：结合运动检测与纹理分析算法，精准捕捉烟雾特征。
• 机器学习分类：集成支持向量机（SVM）与神经网络分类器，确保识别准确率。
• 多样化输出：提供带烟雾区域标记的结果图像、详细检测报告、声光预警信号及运行日志文件。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行 main.m 主程序文件。
2. 选择输入源：根据提示选择检测模式（实时视频、视频文件或批量图像处理）。
3. 执行检测：系统将自动进行烟雾检测分析。
4. 查看结果：检测完成后，系统将显示标记结果、生成报告并保存日志。若检测到烟雾，将触发预警信号。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本，需安装Image Processing Toolbox。
• 硬件建议：支持实时检测需配置兼容的摄像头设备。
• 输入规格：输入图像或视频分辨率建议不低于640×480像素，以保证检测效果。

文件说明

主程序文件作为系统的总控调度中心，负责统一管理整个烟雾检测流程。它实现了用户交互界面，用于接收和解析用户的输入指令与参数设置；协调并调用图像预处理、特征提取、分类识别等各个核心处理模块按序执行；同时管理最终结果的集成输出，包括在输入图像上进行烟雾区域的可视化标记、生成结构化的检测报告文本、根据识别结果控制预警信号的触发，以及将系统运行的关键信息记录到日志文件中。