基于MATLAB的远程场景下烟雾识别算法及仿真实现

基于MATLAB的远程场景下烟雾识别算法及仿真实现

近年来，随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，烟雾识别技术已经成为无人驾驶、航空安全、火灾预警等领域的重要研究方向。本文基于MATLAB平台，设计并实现了一种在远程场景下进行烟雾识别的算法，并通过仿真验证其有效性。

1. 烟雾特征提取

在烟雾图像的处理过程中，必须先将图像中的烟雾特征抽取出来，以进行后续的分类或识别。本文中选用的烟雾特征包括三个方面：色彩、纹理和形状。其中，颜色特征是最为显著的特征之一，因此本文采用 HSV 色彩空间提取颜色特征。

HSV 色彩空间是由 Hue（色相）、Saturation（饱和度）和 Value（亮度）三个参数组成的。其中，色相可以表示颜色的种类，饱和度可以表示颜色的纯度，而亮度则可以表示颜色的明暗程度。在HSV色彩空间中，红色在0-30度之间，黄色在30-60度之间，绿色在60-150度之间，青色在150-200度之间，蓝色在200-270度之间，紫色在270-300度之间，而白色和黑色的亮度参数V为0或1。

2. 烟雾图像预处理

本文中采用Wiener滤波器进行滤波，进一步增强图像细节信息。Wiener滤波器是一种基于图像频谱的滤波器，可以通过对图像频域信息进行加权求和&#