基于圖像處理的火災(zāi)探測技術(shù)

盧玉書

(武警學(xué)院 基礎(chǔ)部，河北 廊坊 065000)

基于圖像處理的火災(zāi)探測技術(shù)

盧玉書

(武警學(xué)院 基礎(chǔ)部，河北 廊坊 065000)

在基于圖像的火災(zāi)探測技術(shù)中，數(shù)字圖像處理是核心。將視頻轉(zhuǎn)換為圖像之后，首先進(jìn)行濾波等預(yù)處理，然后對圖像進(jìn)行分割即將圖像中的目標(biāo)與背景進(jìn)行分離，以找出目標(biāo)對象，通過邊界跟蹤獲取目標(biāo)輪廓及邊界鏈碼，在此基礎(chǔ)之上提取目標(biāo)的面積變化率、尖角數(shù)和圓形度等特征對目標(biāo)進(jìn)行分析，以判斷該目標(biāo)是火災(zāi)現(xiàn)象還是疑似火災(zāi)現(xiàn)象或是非火災(zāi)現(xiàn)象。

圖像處理；火災(zāi)探測；邊界鏈碼；圖像特征

0 引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，大空間建筑(如大型商場、電影院、會議中心、博物館、展覽館以及物流倉庫等)越來越多，并且在人們生活中起著十分重要的作用。大空間建筑具有單層舉架高、跨度大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)，一旦發(fā)生火災(zāi)時，由于建筑內(nèi)空間較大，火災(zāi)發(fā)生時產(chǎn)生的煙霧，在該空間上傳播的速度和范圍往往容易受到多種因素的影響，很難到達(dá)建筑頂部，只有當(dāng)火災(zāi)發(fā)生一定的時間和達(dá)到一定的程度時，安裝在其頂部的感溫、感煙探測器才可以探測到，因此傳統(tǒng)的火災(zāi)探測技術(shù)難以實現(xiàn)對大空間建筑火災(zāi)的早期監(jiān)控、預(yù)警。圖像型火災(zāi)探測技術(shù)，結(jié)合了圖像處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)等若干領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)于一體，具有非接觸式探測、響應(yīng)速度快、靈敏度高、監(jiān)測范圍廣等特征，不受空間高度、氣流速度、熱障、易爆、有毒等環(huán)境條件的限制，能對早期火災(zāi)及時準(zhǔn)確地做出判斷，從而實現(xiàn)早期預(yù)警、監(jiān)控的目的。基于圖像的火災(zāi)探測技術(shù)已成為大空間及戶外火災(zāi)探測的有效手段[1]。

1 圖像型火災(zāi)探測技術(shù)基本原理

圖1是基于圖像處理的火災(zāi)探測系統(tǒng)框圖。系統(tǒng)通過帶有紅外濾光片的攝像鏡頭實時采集現(xiàn)場圖像，在進(jìn)行濾波等預(yù)處理操作后，采用背景差分法提取目標(biāo)圖像，即把當(dāng)前采集的圖像與存儲的背景圖像進(jìn)行差分運(yùn)算，比較差分結(jié)果與預(yù)先給定閾值的大小，如果差分結(jié)果比閾值小，則說明無異常情況出現(xiàn)，反之，則需進(jìn)一步判斷，通過繼續(xù)采集5幀現(xiàn)場圖像并分別與背景進(jìn)行差分運(yùn)算，求取差分結(jié)果的平均值，再次與閾值進(jìn)行比較，如果比閾值小，就停止檢測并進(jìn)行背景圖像的更新，否則初步判斷有火災(zāi)出現(xiàn)。發(fā)現(xiàn)火災(zāi)后，對圖像進(jìn)行分割處理獲取目標(biāo)區(qū)域，并通過面積濾波的方式，把區(qū)域面積較小的目標(biāo)作為噪聲濾除，以確定真正的目標(biāo)圖像，然后通過邊界跟蹤獲取目標(biāo)輪廓及邊界鏈碼，在此基礎(chǔ)之上提取目標(biāo)的面積變化率、尖角數(shù)(邊緣抖動特征)和圓形度等特征實現(xiàn)火災(zāi)的自動識別[2]。

圖1 火災(zāi)探測定位系統(tǒng)框圖

2 早期火災(zāi)的圖像識別

基于圖像處理的火災(zāi)探測技術(shù)，主要是利用火災(zāi)的一些視覺特征進(jìn)行判斷。由于在火災(zāi)發(fā)生初期，火焰從產(chǎn)生到發(fā)展需要經(jīng)歷一個過程，這就使火焰在這個階段呈現(xiàn)的特征就更加明顯，如隨著時間的變化，火焰的大小、形狀以及火焰的尖角數(shù)等特征都是在變化的，因此，只要設(shè)計出算法能夠合理的表征出這些特征，就能夠?qū)崿F(xiàn)早期火災(zāi)的探測[3]。

2.1 邊界跟蹤與鏈碼提取

邊界鏈碼通過采用特定方向和特定長度的直線段相連實現(xiàn)對邊界點(diǎn)編碼，直線段的方向固定并且數(shù)目有限，在邊界鏈碼中要確定起始點(diǎn)的坐標(biāo)，而其他各點(diǎn)由搜索方向代表的偏移量表示，由于每個點(diǎn)只需一個方向數(shù)表示，即可代替這個點(diǎn)的兩個坐標(biāo)，因此，用鏈碼表示邊界點(diǎn)可大大減少數(shù)據(jù)量。圖2為8鄰域鏈碼方向圖。為了方便提取火焰特征值，在對二值圖像進(jìn)行分割后，進(jìn)一步對所述不同區(qū)域的目標(biāo)進(jìn)行邊界跟蹤，提取目標(biāo)的輪廓。輪廓的跟蹤可依鏈碼的方向進(jìn)行，下一跟蹤點(diǎn)的取得依賴于上一輪廓點(diǎn)，從而避免了對所有像素點(diǎn)的掃描，增加了輪廓跟蹤的效率。

圖2 邊界鏈碼方向示意圖

程序中，為了獲得相鄰邊界點(diǎn)的像素值，首先需要知道相鄰點(diǎn)的坐標(biāo)，這可根據(jù)邊界鏈碼值，由中心點(diǎn)的坐標(biāo)加上相應(yīng)的偏移量得到。如果假設(shè)圖像坐標(biāo)原點(diǎn)在其左上角，X軸方向向右，Y軸方向向下時中心點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的偏移量如表1所示。

表1 中心點(diǎn)與相鄰點(diǎn)偏移量表

鏈碼存儲于一維數(shù)組中，由于鏈碼需要存儲邊界起始點(diǎn)的位置坐標(biāo)，因此，數(shù)組中開始的兩個單元存儲起點(diǎn)坐標(biāo)，再用一個單元存儲鏈碼數(shù)，然后存儲鏈碼序列，鏈碼的存儲結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 鏈碼存儲結(jié)構(gòu)

獲取邊界鏈碼的過程主要是：(1)按照從左到右，從上到下的順序依次掃描分割后的目標(biāo)區(qū)域圖像，通過灰度值判斷是否是邊界點(diǎn)，如果是，把它標(biāo)記為起始點(diǎn)同時記錄該點(diǎn)坐標(biāo)，并尋找與其相鄰的下一個邊界點(diǎn)；如果不是，則繼續(xù)按掃描順序?qū)ふ疫吔缙鹗键c(diǎn)。(2)把當(dāng)前的邊界點(diǎn)作為中心，并根據(jù)前一個鏈碼值確定下一個邊界點(diǎn)的檢測方向，如果鏈碼值為奇數(shù)，將鏈碼值加2作為當(dāng)前邊界點(diǎn)的檢測的初始方向；如果為偶數(shù)，則鏈碼值加1。按照確定檢測方向的規(guī)則，以順時針的方式檢測與中心點(diǎn)相鄰的8個區(qū)域，如果在8個區(qū)域中找到新的邊界點(diǎn)，則把鏈碼值保存到數(shù)組中；如果沒有找到相鄰的邊界點(diǎn)，就說明當(dāng)前中心點(diǎn)為孤立的點(diǎn)，無需存儲。(3)經(jīng)過跟蹤回到邊界起始點(diǎn)，形成一個閉合的邊界線，跟蹤結(jié)束。

2.2 火災(zāi)圖像探測依據(jù)

這里用到的主要參數(shù)有：圓形度、面積變化率和尖角數(shù)[4-5]。特征值提取流程如圖3所示。

2.2.1 形狀特征

由于火焰的形狀并不規(guī)整，而大部分干擾源的形狀規(guī)整程度較高，本系統(tǒng)將形狀特征作為第一個判斷依據(jù)，如式(1)所示，由于圓形度在一定程度上可以體現(xiàn)出目標(biāo)形狀繁復(fù)程度，因此，將其作為形狀特征的量化標(biāo)準(zhǔn)。

2.2.2 面積特征

早期火災(zāi)的面積會連續(xù)不斷的增大，對應(yīng)攝像頭采集到的目標(biāo)圖像高亮度區(qū)域的面積也會增大，因此，系統(tǒng)采用比較相鄰兩幅圖像中的火焰面積大小和連續(xù)5幅圖像中火焰面積平均值變化情況的方法獲得火焰圖像面積變化特征。

圖3 特征提取流程

假設(shè)連續(xù)采集5幅圖像中火焰的面積為S1、S2、S3、S4、S5，相鄰兩幅圖像的變化量為：

前j(j=2，3，4，5)幅圖像的平均面積為：

一般情況下，對于固定光源和燃燒狀態(tài)相對穩(wěn)定的火焰，△Si的值相當(dāng)小，As幾乎是一個恒定值，而對于早期的火災(zāi)火焰則不然，由于其在時間上的發(fā)展性，△Si值應(yīng)當(dāng)是大于零的，而后采集到的圖像中火焰區(qū)域的面積總大于先前采集到的，因此，As的值是逐漸增大的，根據(jù)設(shè)定的△Si和As差值的閾值，就可以探測出穩(wěn)定火焰和失控火焰，進(jìn)而去除掉固定的穩(wěn)定光源的干擾。

2.2.3 火焰尖角數(shù)

對于一般的高溫物體或是其他穩(wěn)定的火焰，其邊緣形狀基本保持不變，但對于早期火災(zāi)火焰的邊緣變化有其獨(dú)特的規(guī)律，火焰尖角數(shù)的無規(guī)則變化就是一個明顯的表現(xiàn)。對火焰尖角來說，其特征之一就是“尖”，這要求尖角的形狀要滿足一定的標(biāo)準(zhǔn)；火焰尖角的另一個特征就是頂點(diǎn)，頂點(diǎn)是局部的極值點(diǎn)，由于CCD采集的圖像會發(fā)生一些微小的變動，隨機(jī)產(chǎn)生一些小的突起，因此，為了提高檢測尖角的準(zhǔn)確度，系統(tǒng)設(shè)置了一個高度的下限值，將這些小的突起濾除，并且為了防止重復(fù)計算尖角數(shù)，對尖角的寬度也設(shè)置了一個上限值。提取尖角時，首先對邊界鏈碼進(jìn)行移位操作以使鏈碼最小，再對鏈碼進(jìn)行遍歷操作，根據(jù)鏈碼特點(diǎn)得到邊界上升和下降的信息，以獲取尖角，并根據(jù)設(shè)定的高度和寬度閾值，濾除小的毛刺和不是很尖的大角，并最終統(tǒng)計出火焰尖角的數(shù)目。試驗表明，采用邊界鏈碼方式獲取火焰尖角的方法更加簡單明了，提取尖角的效率較高，而且易于實現(xiàn)[6]。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

考慮到系統(tǒng)應(yīng)用的靈活性以及便于更新，攝像頭采集的紅外圖像信號經(jīng)視頻采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號后，交由上位機(jī)處理，圖像處理過程完全由軟件實現(xiàn)。本系統(tǒng)采用VisualC++作為系統(tǒng)的開發(fā)平臺,其流程圖如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)流程圖

4 結(jié)束語

火災(zāi)圖像識別技術(shù)采用了圖像處理、模式識別、計算機(jī)等多領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)，能及時準(zhǔn)確地對火情實施定位預(yù)警，且具有控制距離遠(yuǎn)、反應(yīng)速度快及靈敏可靠等優(yōu)點(diǎn)，因此，以此技術(shù)為基礎(chǔ)開發(fā)的大空間火災(zāi)探測系統(tǒng)，可以有效避免常規(guī)火災(zāi)探測系統(tǒng)在大空間火災(zāi)探測中的延報、誤報等現(xiàn)象，具有廣闊的應(yīng)用前景[7]。

[1] 陳瑩.圖像識別火災(zāi)探測報警系統(tǒng)的研究與設(shè)計[J].微電子學(xué)與計算機(jī)，2009，26(8)：37-40.

[2] 吳龍標(biāo)，宋衛(wèi)國.圖像火災(zāi)監(jiān)控中一個新穎的火災(zāi)判據(jù)[J].自然科學(xué)發(fā)展,2001，11(1)：60-66.

[3] 鄧志華，楊立中.火災(zāi)早期特性分析及影像特征研究[J].火災(zāi)科學(xué),1997，6(2)：81-85.

[4] 袁宏永，蘇國鋒.基于實時序列紅外圖像的火災(zāi)頻閃頻率測量研究[R].’99城市火災(zāi)安全國際學(xué)術(shù)會議,1999:162-166.

[5] 周軍盈，杜嘯曉.圖像識別技術(shù)在火災(zāi)探測中的應(yīng)用[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2007，26(4):417-420.

[6] 劉平，吳洪森.視頻火焰實時監(jiān)測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2009，28(9)：665-668.

[7] 馮引安,李引賢.圖像型火災(zāi)探測技術(shù)研究[J].建筑電氣,2009,28(7):16-19.

(責(zé)任編輯 馬 龍)

Fire Detection Technology Based on Image Processing

LU Yushu

(DepartmentofBasicCoursesTeaching,TheArmedPoliceAcademy,Langfang,HebeiProvince065000,China)

Digital image processing plays a core role in the fire detection technology based on image. The target object will be found out after a successful convert from video into image, the preprocessing such as filtering, the image segmentation i.e. the target of the image is segmented from the background. On the basis of a target contour and a boundary chain code obtained through the boundary tracking, the characteristics of the target rate extraction, the number of sharp corners and the circular degree of the area are analyzed to determine whether the target is fire phenomenon,a suspected fire or non-fire phenomenon.

image processing; fire detection; boundary chain code; image characteristics

2015-04-16

盧玉書(1967— )，女，河北文安人，教授。

D631.6;TP391.14

A

1008-2077(2015)06-0027-04