HIS空间的彩色烟雾图像分割算法

资 源 简 介

HIS空间的彩色烟雾图像分割算法

详 情 说 明

基于HIS空间的彩色烟雾图像分割算法是一种有效识别烟雾区域的方法，尤其适用于复杂背景下的彩色图像处理。该算法主要包括粗分割、细分割及连通域提取三个核心步骤，能够提高烟雾检测的准确性和鲁棒性。

粗分割（粗粒度分割） 首先，图像从RGB颜色空间转换到HIS（色调H、饱和度S、亮度I）空间，以更好地提取烟雾的颜色特征。由于烟雾通常呈现低饱和度和特定的色调范围，可以利用基于阈值的分割方法对H和S通道进行初步筛选，标记出可能的烟雾区域。

细分割（精粒度优化） 在粗分割的基础上，进一步优化提取的候选区域。采用形态学操作（如开闭运算）消除噪声和小块误检区域。同时，结合烟雾的纹理特征（如模糊边缘、不规则形状），通过区域生长或边缘检测方法细化分割结果，提高分割精度。

连通域提取 最后，利用连通域分析（如基于8邻域或4邻域的标记算法）提取完整的烟雾区域。通过设定面积、形状等约束条件，过滤掉不符合烟雾特性的干扰区域，最终得到精确的烟雾分割结果。

该算法充分利用HIS颜色空间的优势，结合多步骤优化策略，在复杂背景下有效提升烟雾检测的准确性，适用于安防监控、火灾预警等应用场景。