论文研究新型火焰颜色空间——IFCS.pdf

针对火焰识别颜色空间模型FCS带来的错判率高问题，基于混沌理论和[k]-medoids的粒子群算法，提出了一种改进的火焰识别颜色空间——IFCS。利用IFCS颜色空间进行火焰识别，可以在保证计算的简单快捷的同时，相对FCS更加突出火焰/非火焰像素颜色属性差异特性。采用混沌序列初始化粒子、自适应调整惯性权重、动态非线性调整学习因子、混沌搜索跳出局部最优等方法，得到了IFCS火焰识别颜色空间；进一步，在IFCS火焰颜色空间中通过经典Otsu阈值方法得到二值图像，建立了基于IFCS和Otsu的火焰识别算法——IOFR算法。实验结果表明：IOFR算法有效降低了当前基于FCS颜色空间火焰识别算法的火焰错