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    基于圖像處理的初期火焰檢測(cè)概述

    2021-09-02 06:43:00盧夢(mèng)思李冬梅
    科學(xué)與信息化 2021年22期
    關(guān)鍵詞:尖角頂點(diǎn)火焰

    盧夢(mèng)思 李冬梅

    北華航天工業(yè)學(xué)院 河北 廊坊 065000

    引言

    火災(zāi)事故的發(fā)生,使得社會(huì)財(cái)富損失和人員傷亡慘重,現(xiàn)如今,社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,消防工作越來越被重點(diǎn)關(guān)注,因此,對(duì)其進(jìn)行有效監(jiān)控,使火災(zāi)造成的損失降到最小是急需研究的重點(diǎn)內(nèi)容。僅依靠傳統(tǒng)的消防救援設(shè)施無法滿足。如果火災(zāi)初期能被及時(shí)發(fā)現(xiàn),將會(huì)減少損失。傳統(tǒng)的火災(zāi)檢測(cè)分為感煙型探測(cè)器、感光型探測(cè)器、感溫型探測(cè)器等,對(duì)探測(cè)距離和場(chǎng)所等有著比較大的局限性,不適用于室外工作。傳統(tǒng)檢測(cè)裝置檢測(cè)速度慢,檢測(cè)出來時(shí)已經(jīng)錯(cuò)過火災(zāi)預(yù)警的最佳時(shí)機(jī)。因此,尋找更準(zhǔn)確,更具時(shí)效性的探測(cè)技術(shù)成為火災(zāi)探測(cè)領(lǐng)域的重要任務(wù)。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,利用攝像頭對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)控,對(duì)獲取的圖像進(jìn)行處理和分析,利用早期火災(zāi)火焰的各種特征探測(cè)火焰,可以自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地對(duì)火災(zāi)進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)判斷,從而預(yù)防火災(zāi)發(fā)生。早期的火焰變化復(fù)雜,具有多樣性。對(duì)火焰進(jìn)行多特征融合檢測(cè),才能更準(zhǔn)確識(shí)別早期火焰[1]。

    1 算法研究

    運(yùn)用遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控對(duì)圖像進(jìn)行采集,對(duì)輸入的每幀火焰圖像進(jìn)行處理,利用閾值分割法與顏色特征相結(jié)合的方法,提取可疑火焰目標(biāo),并結(jié)合形態(tài)學(xué)處理,提高特征提取的準(zhǔn)確率。再利用火焰的面積和尖角形狀動(dòng)態(tài)變化,多特征融合達(dá)到識(shí)別火焰的目的。

    1.1 火焰的提取

    1.1.1 閾值分割法。在目標(biāo)提取階段將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,基于閾值分割技術(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,運(yùn)用閾值分割的最大類間方差分割出目標(biāo),將火焰與背景隔開,消除了背景干擾,使之方便研究目標(biāo)火焰的形狀特征,為后續(xù)動(dòng)態(tài)檢測(cè)火焰提高準(zhǔn)確率。

    一幅圖像可以分為前景和背景兩部分,我們感興趣的是前景,不需要的為背景??衫弥狈綀D顯示灰度的分布,求取合適的閾值,閾值將圖像分為兩部分,使這兩部分類間方差取得最大值,錯(cuò)分的概率最小,所得閾值為最佳閾值,對(duì)圖像進(jìn)行分割,得到二值圖像。火焰圖像中有許多孤立的部分,而且邊界比較模糊,后續(xù)還要對(duì)邊界進(jìn)行識(shí)別,所以要對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波,達(dá)到去噪的效果。

    1.1.2 顏色特征法。由于火焰亮度高,而且顏色偏紅,所以可以用平均亮度和紅色飽和度來判斷是否為火焰。任何一幅彩色圖像都是由R、G、B三分量構(gòu)成的。R代表紅色,G代表綠色,B代表藍(lán)色,圖像的任意一點(diǎn)都可以用這三個(gè)分量來表示。

    利用(1)(2)求得紅色飽和度和平均亮度。當(dāng)某一點(diǎn)的平均亮度大于150,紅色飽和度大于0.34時(shí),可認(rèn)為疑似火焰,提取圖像。將閾值分割濾波后的圖像與顏色特征提取的圖像相結(jié)合,再進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,提取出火焰圖像,如圖1所示。

    現(xiàn)實(shí)生活中有些目標(biāo)和火焰有相同的顏色特征,如燈泡等,利用圓形度將其與火焰區(qū)分開來。圓形度表示圖像目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)圓的近似水平,常常用于繪制和描述特征。它指火焰區(qū)域的周長(zhǎng)與面積的比值。圓形度公式為S表示面積,L表示周長(zhǎng)。一般火焰的圓形度為0.3左右,而燈泡和手電大于0.75,將提取的火焰圖像刪除圓形度大于0.75的區(qū)域,從而去除部分干擾源[2]。

    1.2 火焰動(dòng)態(tài)特征提取

    早期燃燒的火焰具有特殊的動(dòng)態(tài)特征,這些特征是進(jìn)行火災(zāi)識(shí)別的重要依據(jù),早期的火焰一直處于動(dòng)態(tài)的發(fā)展階段,這個(gè)階段的圖像特征比較明顯,火焰在不同時(shí)間的形狀、面積等都在發(fā)生變化,我們可以利用這些特征去識(shí)別火焰。根據(jù)圖像序列的變化特性,利用靜態(tài)識(shí)別后的火焰二值圖像序列,獲取火焰視覺的動(dòng)態(tài)特征。

    1.2.1 面積特征提取。在早期火災(zāi)形成的過程中,火焰是不穩(wěn)定而且處于不斷發(fā)展的狀態(tài),火焰的面積在不斷變化,所以通過相鄰幀圖像的面積變化率,可以來判斷火災(zāi)初期火焰區(qū)域,消除干擾。

    變化率的計(jì)算公式為:

    其中:j>1,為第j幅二值圖像火焰的面積,為面積變化率。

    1.2.2 尖角特征識(shí)別。早期的火災(zāi)火焰是不穩(wěn)定的,會(huì)出現(xiàn)邊緣抖動(dòng),它是早期火災(zāi)最大的特征。利用這個(gè)特性可以有效地減少火災(zāi)識(shí)別過程中的誤報(bào)和漏報(bào),增強(qiáng)了初期火災(zāi)識(shí)別的準(zhǔn)確性?;鹧婕饨堑奶卣魇恰凹狻?,給人狹長(zhǎng)的視覺效果,它有頂點(diǎn),是局部的極值點(diǎn)。打火機(jī)、蠟燭等也會(huì)出現(xiàn)尖角,但是他們多幀圖像不會(huì)發(fā)生太大的變化,邊緣比較穩(wěn)定。一般符合尖角的條件是:有頂角、寬度小、高度高的特點(diǎn)[3]。

    運(yùn)用邊緣分割技術(shù)提取火焰的邊緣,從而更好地研究火焰尖角?;谶吘壍姆指罴夹g(shù)的基本思想是利用微分算子求取相鄰像素點(diǎn)灰度值的變化值。Canny邊緣檢測(cè)算法,對(duì)圖像采用高斯濾波進(jìn)行平滑的方法來減少噪聲干擾,經(jīng)過求導(dǎo)得到偏導(dǎo),再通過非極大值抑制初步得到邊緣點(diǎn),運(yùn)用雙閾值檢測(cè),連接邊緣,最終得到圖像邊緣。通過非極大值抑制得到邊緣點(diǎn),定位準(zhǔn)確,可以消除噪聲,也可得到火焰的邊緣,圖2所示為火焰的邊緣檢測(cè),圖3為細(xì)節(jié)圖。

    圖2 火焰的邊緣檢測(cè)

    圖3 細(xì)節(jié)圖

    在二值圖像處理過程中,輪廓跟蹤算法是比較常用的圖像處理方法,用于標(biāo)記連接成分和提取目標(biāo)形狀特征。利用邊緣跟蹤算法沿著目標(biāo)邊緣區(qū)域外部走一圈,記錄每一個(gè)邊緣點(diǎn)的坐標(biāo),并按順序存入數(shù)組。選擇合適的搜索策略,由已知邊界點(diǎn)確定下一個(gè)待檢目標(biāo)檢測(cè),形成閉合邊界為終止條件,在滿足終止條件時(shí)結(jié)束搜索。

    輪廓跟蹤算法使得每個(gè)區(qū)域的邊緣位置的相對(duì)先后順序確定下來,則可根據(jù)尖角特征對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行尖角提取。對(duì)于火焰尖角,其形態(tài)特點(diǎn)是縱坐標(biāo),是極值點(diǎn),以尖角的頂點(diǎn)為基準(zhǔn),按順序掃描它的左右兩邊,設(shè)定為25個(gè)點(diǎn),即從頂點(diǎn)左邊25個(gè)點(diǎn)掃描到頂點(diǎn)的右邊25個(gè)點(diǎn)的縱坐標(biāo)值,其中最大的值即為疑似尖角頂點(diǎn)。設(shè)疑似尖角的頂點(diǎn)第6行的左右兩點(diǎn)的距離為D1,第10行的左右兩點(diǎn)的距離為D2,通過計(jì)算的比值,來判斷是否符合寬度小的特點(diǎn)。尖角的形狀是狹長(zhǎng)的,所以也要滿足高度高的特點(diǎn),如圖4為尖角模型。以頂點(diǎn)到左邊第25個(gè)點(diǎn)的距離為a,頂點(diǎn)到右邊第25個(gè)點(diǎn)的距離為b,左右第25點(diǎn)的距離為c,兩點(diǎn)間的距離公式為(4)[4-7]。

    利用海倫公式可以求出三角形的面積,再由面積可以推出三角形的高度。

    由(5)(6)(7)可以求得高度。若高度滿足一定的閾值,則可確定為尖角。

    根據(jù)火焰的尖角數(shù)目變化可以判定火焰。

    2 結(jié)束語

    基于圖像處理方法,對(duì)早期火焰圖像進(jìn)行預(yù)處理,運(yùn)用閾值分割和顏色特征相結(jié)合的方法,準(zhǔn)確提取火焰圖像,消除噪聲干擾,為后續(xù)火焰動(dòng)態(tài)特征提取創(chuàng)造了條件。根據(jù)早期火焰燃燒形狀的規(guī)律,選用面積、尖角等特征,多特征融合達(dá)到識(shí)別火焰的目的。相較于傳統(tǒng)檢測(cè)方法,檢測(cè)速度快,抗干擾能力強(qiáng),密封性能和防腐蝕性能良好,增強(qiáng)了檢測(cè)的有效性,可以為早期火災(zāi)進(jìn)行判斷預(yù)警,減少不必要的損失,在火災(zāi)檢測(cè)領(lǐng)域具有應(yīng)用價(jià)值。

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