基于马尔科夫随机场的炉膛火焰图像分割

提出一种基于马尔科夫随机场模型的火焰图像分割算法。将由系统装置获取的原始火焰图像从RGB空间变换到HSV颜色空间,以提取颜色特征。分别对原始图像建立Potts标记场模型和有限正态混合观测场模型(FGMM),结合颜色特征,运用贝叶斯估计和ICM算法,计算最大后验概率(MAP),并完成图像分割。实验证明,该算法可以有效地分割炉膛火焰图像,为之后的工作奠定了基础。