数字图像处理在火灾探测技术领域的应用.doc

数字图像处理在火灾探测技术领域的应用 金华彪α 夏雨人α 张振伟α 摘 要 本文讨论了运用通用的图像分割技术、图像描 述方法和模式识别技术进行火灾的识别和探测。 首先对火灾 火焰的图像特性作了分析, 并根据火灾火焰蔓延时的面积、相 似度的变化等来识别、判断火灾的发生, 是图像处理技术在火 灾探测报警领域中的应用, 具有一定实际应用价值。 关键词 图像处理 模式识别 相似度 阈值 图像分割是把图像分成若干有意义的区域的处理技术, 主要是按照图像的某些特征将图像分成若干区域, 在每个区 域内部有相同或相近的特征, 而相邻区域的特征性不同。图像 分割处理是将图像中的目标与背景时行分离, 以找出图像中 需要进行处理的部分。 图像分割可以采用三种不同的原理来 实现, 即区域的方法, 边界的方法和边缘方法。 适用阈值是一种区域分割技术, 它对物体与背景有较强 对比的景物的分割特别有用, 它计算简单。当使用阈值规则进 行图像分割时, 所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判 属于物体。所有灰度值小于阈值的像素被排除在物体之外。如 果物体同背景的差别在于某些性质而不是灰度值, 那么, 可以 首先把那个性质转化为灰度, 然后利用灰度阈值化技术分割 待处理的图像。针对各种不同的处理系统有全局阈值化、然后 利用灰度阈值化技术分割待处理的图像。 针对各种不同的处 理系统有全局阈值化、自适应阈值等。 边界方法利用边界具有高梯度值的性质直接把边界找出 来, 具体的方法有边界跟踪、梯度图像二值化和拉普斯边缘检 测: 用边缘检测的方法进行图像分割技术具体有 R o be r t 边缘 检测算子, So be l 边缘算子, P rew it t 边缘算子, K ir sch 边缘算 子等。 2. 图像的分析 图像分割是数字图像处理技术的第一步; 然后是对分割 的图像按灰度值进行二值化。 对二值化图像可以方便地计算 出描述物体尺寸和形状的一些特性。如: 物体的面积、周长、长 度、宽度、矩形度、圆形度、不变矩、相似度和形状描述子等。 火灾的预防和探测一直是人类与火灾作斗争过程中所追 求的目标。目前, 在某些场所已找到了比较成熟的火灾探测的 方法。如感烟、感温、感光探测器, 它们分别利用火灾火焰的烟 雾、温度、光的特性来对火灾作探测。 但在大空间、大面积、环 境比较恶劣和室外环境等场所无法发挥现有火灾探测设备的 作用。 数字图像处理技术是研究模似人眼的功能来完成人们某 些工作的一门感兴学科。随着数字通讯技术、计算机技术的发 展, 数字图像处理获得了广泛的应用。数字图像处理技术已应 用于卫星遥感、遥测、气象预报、医疗诊断等诸多领域。并获得 了较好的成效。 可以说凡是人眼所能感知的地方都能用数字 图像处理系统来替代人眼的功能。 图像型火灾探测报警系统 是运用通用的数字图像处理技术和模式识别技术, 依据火灾 火焰的图像特性来解决某些特殊场所的火灾探测的难题, 实 现火灾自动报警的目的。 一、图像处理概述 数字图像处理技术亦称为计算机视觉, 是利用计算机对 图像进行处理的技术, 模拟完成人眼视觉所完成的功能。在这 项技术中包括了图像的处理和模式识别。 数字图像处理系统 中基本的三个部分是: 处理图像的计算机、图像数字化仪和图 像显示设备。 计算机只能完成数字处理, 因此在进行处理前必须用图 像数字化仪将图片转化为数字形式, 转换为数字图像: 然后运 用图像处理技术送给计算机进行处理; 抽取图像特征, 达到模 式识别、分类的目的。 三、火灾图像的特性 研究图像处理的火灾探测技术, 首先必须对火灾火焰的 图像特性进行分析。 光辐射是一种电磁波, 其波长在 1nm～ 1mm 之间。 人眼只对 380nm～ 780nm 的电磁波有亮度感觉; 波长小于 400nm 的电磁波称为紫外线, 波长大于 750nm 的电 磁波称为红外线。 火焰燃烧时的红外辐射主要集中于 950nm ～ 2000nm 波段。 1. 火焰的图像特性 火灾是一失种失去控制的燃烧, 初期火灾的火焰是从无 到有, 是非定常的, 不同时刻火焰的形状、面积、辐射强度都在 二、常用的数字图像处理技术 1. 图像分割 α 金华彪 上海交通大学计算机科学与工程系 上海 上海 上海 200030 200030 200030 α 夏雨人 上海交通大学计算机科学与工程系 教授 α 张振伟 公安部上海消防科学研究所 研究员  发生变化。 抓住火灾火焰的这些特点可以为火灾的识别打下 良好的基础。 a) 面积的变化 火实发生后其火焰在不断地发展着, 随着火势的增大, 火 焰也不断地增强, 因而从火焰的图像特性来说, 火焰面积呈现 连续的、扩展性增加趋势。 在图像处理中, 面积是