基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸.红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别.针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法.首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割.实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%～96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力.