基于小波分析理論的火災(zāi)圖像邊緣檢測

摘要：基于提升算法的小波是一種時域變換方法，它繼承了傳統(tǒng)小波的多分辨率特性，具有算法簡單、運算速度快、占用存儲空間小的特點。文章針對火災(zāi)圖像實時性強的特點，提出了基于提升小波變換的火災(zāi)圖像邊緣提取的方法，詳細說明了提升算法的原理及實現(xiàn)步驟，并通過實驗證明基于提升小波變換的火災(zāi)圖像邊緣提取的方法準確性高、實時性強。

關(guān)鍵詞：火災(zāi)圖像；邊緣檢測；提升小波；圖像融合

引言

早期的火災(zāi)火焰是一種不穩(wěn)定且不斷發(fā)展的火焰，其特征信息主要集中于火焰圖像的邊緣部分，火焰的邊緣變化有獨特的規(guī)律，如與火焰不斷增大相對應(yīng)的邊緣面積的連續(xù)增大、火焰邊緣抖動以及火焰邊緣輪廓的閃動和整體移動等?？焖?、精確地實現(xiàn)對火災(zāi)圖像的邊緣提取對于圖像型火災(zāi)探測系統(tǒng)非常重要。

通常用于火災(zāi)圖像邊緣檢測的方法有：基于梯度的邊緣檢測方法，如Roberts邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子、Robinson邊緣檢測算子等，這些算法魯棒性差，在提高抗噪聲的同時增加了計算量，而且還會檢測到偽邊緣，定位精度不高。Laplacian邊緣算子由于為二階差分，雙倍加強了噪聲的影響，會產(chǎn)生雙像素寬的邊緣，不能提供邊緣方向的信息。Canny邊緣檢測算子由一階微分的極大值確定邊緣點，圖像中灰度變化劇烈的點與變化緩慢的點都對應(yīng)著二階導(dǎo)數(shù)零交叉點，也會引入偽邊緣點。應(yīng)用于火災(zāi)圖像邊緣檢測的方法還有曲面擬合法，其基本思想是用一個平面或曲面去逼近一個圖像面積元，用這個平面或曲面的梯度代替點的梯度以實現(xiàn)邊緣檢測。這個方法在完成邊緣檢測的同時，還能較好地抑制噪聲干擾，但耗時較長，不適合火災(zāi)圖像的實時檢測。

針對火災(zāi)圖像的特點，本文提出一種基于提升小波變換的火災(zāi)圖像邊緣檢測方法，該方法能較好地抑制噪聲干擾，且耗時較短，可以作為圖像型火災(zāi)探測系統(tǒng)的子系統(tǒng)。

1、提升小波變換原理及小波的選取原則

1.1提升小波變換原理

小波分析是一種時頻分析工具。小波函數(shù)具有時域(空域)和頻域的有限窗口特征及時(空)頻窗的可任意選擇性。

提升小波變換是一種基于提升格式構(gòu)造的小波變換，被稱為“第二代小波變換”。利用提升方案構(gòu)造小波的優(yōu)點是，不需要Fourier變換，原位運算，逆變換可以直接反轉(zhuǎn)實現(xiàn)，以及可逆的整數(shù)到整數(shù)變換。它與Mallat算法相比，計算方法簡單，速度快，適用于自選應(yīng)、非線性、非奇異采樣和整數(shù)到整數(shù)的變換。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文