浅谈火焰检测PPT课件.ppt

火焰检测 1 一 针对火焰特征进行火焰检测 传统的火灾报警系统多采用检测浓度法 而并不检测火焰本身 所以其误报率高 检测时间较长 对某些情况无法预报 比如无烟火焰 现有的图像处理方法 因为设备昂贵 利用光谱分析 对环境或摄像机等要求很高 静止 严格定标等 而无法广泛应用 近年来出现的图像处理方法由于考虑到了火焰的一些特点 取得了一定进展 2 二 火焰的主要特征指标 1 火焰颜色以及饱和度2 火焰像素强度变化3 火焰区域增长性 3 三 不同特征的提取和识别 1 火焰颜色分布对于火焰来说 它们都有一个共同的特性 即火焰颜色的变化范围介于红色和黄色之间 对于图像的RGB值来说 这就意味着火焰像素R通道 G通道和B通道的值必须满足条件R G B 其中 R G B分别代表某像素在3颜色通道内的值 并且R通道的值必 4 须比其他通道的值要大得多 即R通道的值必须大于某一个设定的阙值RT 由于背景的光照条件会影响图像饱和度的值 从而影响图像在R G B通道的值 因此就有可能出现将非火焰物体认定为具有火焰颜色的现象为了避免这种现象 在判断某像素颜色的时候增加了一条约束条件 即饱和度的值也必须大子一定的阈值 5 综上所述 对于某像素来说 必须同时满足以下3个条件才能被认为具有火焰颜色 1 R RT 2 R G B 3 S 255 R xST RT其中 RT为像素在R通道颜色的阈值 ST为当R通道的值为阈值RT时饱和度的值 6 2 火焰像素强度变化 单单只用颜色来检验火焰是不充分的 例如人穿着类似火焰颜色的衣物 红色 也可能被当作火焰检测出来 火焰的闪烁使得在一定的时间范围内获取的图像序列前后帧之间会存在着较大的强度差异 而具有火焰颜色的其他物体 则存在闪烁特性的机率较小 由于环境和摄像机的噪声也会对图像的强度变化产生一定的影响 为了降低环境及噪声的影响 可以计算火焰像素强度的规格化变化值 计算过程如下 7 表示Ii x y 图像序列中第i帧图像在坐标 xy 上的像素的像素值 这里指该像素的RGB值 是该像素点的灰度的强值 表示当前帧与上一帧图像在同一坐标上的像素的强度值的差的绝对值 8 2 计算出该帧图像中的非火焰像素的一个平均强度变化值 由于可能火焰像素和非火焰像素取相同一帧图像 所以该值可用来表示环境及噪声在这一时刻对图像强度产生的影响 公式如下 9 3 用可能火焰像素的强度变化减去非火焰像素的平均强度变化值 得到该坐标的像素在一定时间范围内规范化后的强度变化 计算公式如下 10 针对火焰这种特定的物理现象 设定一个阈值来断定该像素是否可能继续成为火焰像素 若Fried x y T1 则将该像素继续设定为可能火焰像素 进行进一步处理 否则 判定该像素为非火焰像素 经过该步骤的处理 不具有类似火焰强度变化的火焰颜色像素将被排除 通过实验统计 T1设定为20 11 3 火焰区域增长性检测 火焰还有一个显著的动态特性 就是火焰区域面积是不断变化的 在火灾初期面积是不断增大的即火焰区域的增长性 由火焰颜色提取的火焰区域的增长率为 Ai是第i帧的火焰面积 Ai k是第i k帧的火焰面积 在数字图像处理中面积可以用像素的和来代表 时间间隔用贞数代表 所以上式可以表示成 12 pi是第i帧图像中火焰区域的像素和 Pi k是第i k帧火焰区域的像素和 因此 Adi为从帧i到i k帧的火焰区域像素的增长率 为了得到更