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基于圖像處理的森林火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)

2018-08-31 05:54:12楊雨卓
電子世界 2018年16期
關(guān)鍵詞:特征區(qū)域檢測(cè)

楊雨卓

0 引言

目前森林火災(zāi)是破壞森林的最主要的災(zāi)害之一,影響很大。森林是各種珍禽異獸的家園,森林遭受火災(zāi)后,會(huì)破壞野生動(dòng)物賴以生存的環(huán)境。嚴(yán)重的森林火災(zāi)不僅能引起水土流失,還會(huì)引起山洪爆發(fā)、泥石流等自然災(zāi)害。因此,對(duì)森林火災(zāi)盡早識(shí)別并預(yù)警,就能最大限度的降低損失。本森林火災(zāi)檢測(cè)方法是在利用圖像處理技術(shù)對(duì)煙火普遍特性進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合煙火區(qū)域火焰的顏色、面積、不規(guī)則度特征以及煙霧的顏色特征和動(dòng)態(tài)特征而提出的。基本消除其他不利的影響,有效提高森林火災(zāi)圖像的識(shí)別的準(zhǔn)確度。除此之外,我們運(yùn)用了多層檢測(cè)的方式,減少了系統(tǒng)處理分析的時(shí)間,提高了識(shí)別的速度。

圖1 火災(zāi)識(shí)別流程

1 森林火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)流程

我們?yōu)榱诉_(dá)到火險(xiǎn)檢測(cè)的目的,我們采取從煙霧和火焰兩個(gè)方面進(jìn)行檢測(cè),設(shè)計(jì)了多層拓展識(shí)別的流程,靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征相結(jié)合的識(shí)別檢測(cè)方式。方案的具體操作總體流程如圖1。該火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思想是:該首先獲取相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝的圖像;然后對(duì)視頻圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)背景差動(dòng)態(tài)判斷有無異常情況,如果連續(xù)的幾幀圖像發(fā)生了較大的變化,即判斷為有異常情況發(fā)生;下一步采取我們的檢測(cè)算法分別對(duì)圖像進(jìn)行就火焰識(shí)別和煙霧識(shí)別,若圖像中有火焰(煙霧),系統(tǒng)就會(huì)輸出“1”,否則就輸出“0”;最后用我們多特征融合綜合判斷是否是火災(zāi),是的話則輸出“1”發(fā)出火災(zāi)預(yù)警,從而完成整個(gè)森林火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)。

2 火焰檢測(cè)

森林火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)中火焰檢測(cè)部分的流程如圖2(左)所示:

圖2 火焰檢測(cè)(左)和煙霧檢測(cè)(右)流程圖

待檢測(cè)的圖像輸入后,開始需要進(jìn)行圖像的初步的處理。圖像預(yù)處理過程一般包括有增強(qiáng)、濾波、細(xì)化幾個(gè)方面。接下來主要簡(jiǎn)述的是火焰圖像的增強(qiáng)處理和濾波。

圖像增強(qiáng)主要指的是按照開發(fā)者的想法加強(qiáng)圖像中某部分,可以是某個(gè)具體的區(qū)域,也可以是符合相關(guān)限制條件的部分區(qū)域,并且淡化或消除某些不重要雜亂信息的處理方法。圖像增強(qiáng)主要包括了直方圖修改處理、圖像平滑處理、圖像尖銳化處理及彩色圖像處理等常見的處理方式。該系統(tǒng)我們運(yùn)用幾種方法同步進(jìn)行,目的是達(dá)到火焰圖像預(yù)期的增強(qiáng)效果。

在火焰圖像經(jīng)過預(yù)處理后,下一步是進(jìn)行火焰分割。在充足的自然光的條件下,我們采取顏色特征提取的方式,把疑似火焰區(qū)域從圖中給分割出來。在一般情況下,火焰雖然可能會(huì)有多種不同的顏色,但主要集中在暗紅色、紅色、橙色、黃色、白色、藍(lán)色這些顏色中。即使在不同的環(huán)境下火焰會(huì)呈現(xiàn)不同的顏色,但它常常會(huì)經(jīng)過由紅過渡到黃的燃燒過程。此時(shí)圖像的RGB值符合R ≥ G ≥ B的關(guān)系。與此同時(shí),我們采取轉(zhuǎn)換到HSI空間,進(jìn)行多特征采取。在HSI空間中,火焰的色度值H通常在0~60度之間,此外,S滿足100,I滿足255。圖像中滿足以上四個(gè)條件的像素當(dāng)作是火焰的候選區(qū)域。

火焰的顏色提取之后的圖像可能會(huì)存在噪聲,我們采用中值濾波進(jìn)行去噪。

在(Y,Cr,Cb)空間中,火焰和其他相關(guān)物體有著明顯的區(qū)別。在二維的(Cr,Cb)空間里,火焰像素的分布接近正態(tài)分布,而其他物體則不具有該特性。所以我們采取將火焰圖像轉(zhuǎn)換到(Y,Cr,Cb)空間,對(duì)像素進(jìn)行分析,將接近正態(tài)分布特性的區(qū)域提取出來。

也就是說,當(dāng)檢測(cè)圖像在的二維的( Cr,Cb)空間滿足正態(tài)分布的時(shí)候,可以粗判定為火焰圖像。

經(jīng)過火焰顏色特征粗判定后,下一步進(jìn)行火焰的動(dòng)態(tài)特征的判定,最終裁決是否為火焰。對(duì)于人類而言,形狀是我們判斷一個(gè)物體的重要特征。所以計(jì)算機(jī)對(duì)于圖像中物體形狀的分析也是非常有益的。根據(jù)圖形圖像的相關(guān)理論,我們獲取火焰圖像的動(dòng)態(tài)特征,以此作為判斷的依據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理。我們運(yùn)用了與物體形狀相關(guān)的兩個(gè)特性來作為我們火焰圖像的判斷依據(jù)。

A.不規(guī)則性

考慮到森林火災(zāi)火焰形狀的不規(guī)則性和對(duì)我們的系統(tǒng)可能產(chǎn)生干擾的像光源(如手電筒,探照燈燈等)的形狀特征具有較高的規(guī)律性的特點(diǎn),我們采取用不規(guī)則的程度作為判斷是否為火焰的依據(jù)。不規(guī)則度表征了物體形狀的不規(guī)則程度,其表達(dá)式如下:

我們定義周長(zhǎng)為物體的邊界長(zhǎng)度,可以通過火焰圖像候選區(qū)域邊界上像素的個(gè)數(shù)來獲得。面積通過統(tǒng)計(jì)所有可能煙霧區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)獲得。候選圖像的形狀越復(fù)雜,其不規(guī)則度值越大。

獲取火焰候選圖像不規(guī)則度的具體步驟:

(1)對(duì)顏色分割得到的火焰候選圖像提取邊緣,算出邊緣上像素個(gè)數(shù)得到L。

(2)求出火焰圖像中疑似火焰區(qū)域的面積,即求出在上一步顏色分割中所有被置為黑色的像素總數(shù)S。

(3)求不規(guī)則度,并計(jì)算出連續(xù)n幀圖像的平均值。

B.擴(kuò)散性

一般在火災(zāi)發(fā)生后,火災(zāi)面積會(huì)呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì),過火面積會(huì)連續(xù)擴(kuò)大,相應(yīng)的相機(jī)探測(cè)到的火災(zāi)區(qū)域面積也會(huì)逐漸增大。也就是說在我們獲得的圖像上高亮的區(qū)域也會(huì)持續(xù)的增長(zhǎng)。因此,我們可以定義“k”表示后續(xù)疑似火焰區(qū)面積與先前疑似火焰區(qū)域的面積的比值來表征火災(zāi)的擴(kuò)散特性。在我們?cè)O(shè)定相應(yīng)的參考時(shí)間內(nèi),k值越大,火災(zāi)的擴(kuò)散特性越強(qiáng)。

在火焰檢測(cè)部分,首先將拍的的圖像進(jìn)行前期的預(yù)處理后,進(jìn)行基于顏色特征篩選出火焰區(qū)域的候選圖像,然后再根據(jù)這些圖像的不規(guī)則性和擴(kuò)散性做出是否為火焰區(qū)域的最終判定,然后將判定結(jié)果輸入給下一步。

3 煙霧檢測(cè)

森林火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)中火焰檢測(cè)部分的流程如圖2(右)所示:

同火焰檢測(cè)部分類似,輸入待檢測(cè)圖像后,首先也是進(jìn)行圖像的預(yù)處理。我們采用直方圖修改,圖像平滑方法等多種方法聯(lián)合處理,達(dá)到煙霧圖像預(yù)期的增強(qiáng)效果。

顏色特征是表征圖像信息的基本特征之一,煙霧通常有幾種特定的顏色,比如白煙,灰白煙等。通過顏色分割部分,將圖像中具有煙霧特征的部分提取出來,在太陽光等自然光的照射下,火災(zāi)煙霧一般都會(huì)呈現(xiàn)白色、黑色和灰色一種或多種顏色。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在 RGB 顏色空間中,這些顏色的R、G、B 三分量大致相等。與此同時(shí),由于燃燒環(huán)境,天氣情況和燃燒時(shí)間段的不同,煙霧的顏色亮度也會(huì)有所不同。

根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)得到,在 RGB 顏色空間中,煙霧顏色的R、G、B三者的值相差在15~20之間。將煙霧圖像轉(zhuǎn)換到HIS空間,我們將I分量符合100的區(qū)域當(dāng)作是疑似煙霧區(qū)域。

綜合以上兩項(xiàng)靜態(tài)特征,對(duì)圖像進(jìn)行分割,分割出疑似煙霧的區(qū)域,將結(jié)果給下一步進(jìn)行處理。

在進(jìn)行完顏色提取和分割后,我們對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波來去除噪聲。

經(jīng)過煙霧等靜態(tài)特征粗判定后,下一步進(jìn)行煙霧的動(dòng)態(tài)特征的判定,最后綜合判斷圖像中是否出現(xiàn)了煙霧區(qū)域。和煙霧檢測(cè)相似,我們采取了擴(kuò)散性和不規(guī)則性來作為我們火焰圖像的判斷依據(jù)。

A.不規(guī)則性

在前序步驟中檢測(cè)出來的疑似煙霧區(qū)域,由于算法的局限性,在火災(zāi)背景中一些其他物體可能會(huì)被我們誤判成煙霧區(qū)域,為了排除這一現(xiàn)象,我們獲取煙霧圖像的不規(guī)則性來幫助我們進(jìn)行判斷。

煙霧本身的形狀就非常不規(guī)則,加上風(fēng)等的環(huán)境因素,煙霧可能會(huì)隨時(shí)流動(dòng)。所以非常難對(duì)煙霧的形狀進(jìn)行測(cè)量,我們和火焰檢測(cè)一樣,采取不規(guī)則度來衡量煙霧的變化。具體的計(jì)算方法如火焰檢測(cè)部分的公式(1)。

B.擴(kuò)散性

煙霧有不斷隨空氣流動(dòng)擴(kuò)散的特性,因此我們可以通過檢測(cè)煙霧的擴(kuò)散性,進(jìn)行綜合判斷來排除靜止物產(chǎn)生的干擾。以此來提高我們的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

和之前表征火焰的擴(kuò)散性k值相同,我們也用比值k來表示煙霧面積增長(zhǎng)率。煙霧面積增長(zhǎng)率一般大于火焰,我們可以大量的實(shí)驗(yàn)資料獲取到這一關(guān)系,然后設(shè)置閾值來做出是否為煙霧最終的判斷。

最后整合火焰和煙霧的檢測(cè)結(jié)果,做出是否發(fā)出火災(zāi)預(yù)警的決定以及輸出系統(tǒng)檢測(cè)到的具體信息,從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)森林火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)。

4 結(jié)束語

本項(xiàng)目基于數(shù)字圖像處理的知識(shí)與理論完成了一個(gè)森林火險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高,誤報(bào)率較低的火險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng)。首先獲取相機(jī)拍的實(shí)時(shí)圖像,判斷幀間差,進(jìn)一步采取火焰和煙霧的檢測(cè)識(shí)別雙判據(jù)的方法,最后綜合裁決是否為火災(zāi)實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)。不僅是森林環(huán)境下,在廚房和一些容易發(fā)生火災(zāi)的工廠等地方,本系統(tǒng)都比較適用。本系統(tǒng)采取多特征多判據(jù)的判斷方式,其判斷的準(zhǔn)確率較高,在一些拍的圖像較模糊,噪聲較大的情況下,依然能準(zhǔn)確判斷。然而系統(tǒng)仍有一些不足,在一些特殊情況下如在大霧天氣下有大量紅葉的森林,系統(tǒng)可能會(huì)出現(xiàn)誤判的情況,這也為以后的學(xué)習(xí)提出了改進(jìn)的方向。

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