結合色彩空間的林火識別方法研究

許杰

摘 要：分析基于紅外輻射的林火識別原理，提出利用可見光圖像的色彩空間數據作為紅外數據的補充，擴展林火識別的信源輸入，進而提高可用信息量，最終提高林火識別準確率的方法，考慮到林林火害的突發性以及識別的高時效性需求，對于可見光圖像的處理采用簡單有效的技術路線，實驗表明，該方法能夠有效提取可見光圖像中的火焰信息，能夠作為紅外林火識別系統的有效補充。

關鍵詞：色彩空間;林火識別;紅外

中圖分類號：TB 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.27.105

0 引言

為有效識別林火，利用林火的最突出的特征，也就是高溫特征進行識別。溫度測量分為接觸式和非接觸式，接觸式傳感器直接獲取待測物的溫度值，準確性高，在林火識別中，需要考慮監測范圍和可操作性的問題，所以非接觸式的溫度測量手段更適合林火監測和識別，非接觸溫度測量的本質是通過測量高溫目標輻射的紅外波能量的強弱，由于紅外輻射在空氣中傳播時受到衰減，環境不同、探測距離不同，衰減程度也會變化，因而紅外測溫測的溫度值與真實值有較大的偏差，在室外環境中更容易受影響，但由于視場內被監測物的輻射都被衰減，所以溫度差別程度比較準確，可以采用自適應閾值的方法提取林火區域。但由于受到非林火熱源的干擾，例如高反射率地物、高溫差地物等，也容易造成誤判，為了降低紅外林火識別系統的誤判率，我們通過參考可見光影像數據進行輔助判別。

1 紅外林火識別原理

紅外輻射是物體的固有屬性，本質是物質內部微觀粒子的熱運動，任何高于絕對零度以上的物體，溫度越高，分子或原子運動越劇烈，其紅外輻射越多。紅外相機通過接收紅外輻射并量化，進而生成與紅外輻射能量相對應的紅外圖像，然后進行溫度反演獲取相對溫度圖像，在此基礎上，提取全局閾值，進而提取火場區域，最終將提取結果用于火情判別。

紅外相機能夠發揮透煙、透霧等優秀性能，但也難免因信源單一造成誤判，誤判率直接影響整個系統的實用性，利用紅外進行林火識別，主要通過后端處理算法，盡可能的提高識別準確性，但受限于紅外數據自身特點，難有本質提高。實際應用中，考慮利用額外的傳感器進行輔助判別是最有效的方法，例如文獻結合紅外和煙霧報警器和可見光視頻進行礦井火災識別，使用環境偏向于理想應用環境;文獻利用DSP和FPGA提高紅外和可見光林火識別的系統的實時性，可見光用于煙霧識別，易受天空白云干擾;文獻針對可見光數據進行單獨分析，用一張典型火焰圖像進行火焰顏色特征提取，并采用形狀特征等進行進一步判別，復雜度較高。本文考慮紅外與可見光圖像的互補性，在滿足高實時性要求下對林火進行高效提取。

2 結合可見光影像色彩空間的綜合林火判別

紅外圖像包含火場的紅外熱輻射信息和輻射空間分布，可見光圖像則包含了豐富的紋理和色彩信息，由于火焰紋理波動性大、不夠穩定，用可見光影像進行林火識別時，主要利用顏色信息進行識別，可見光圖像包含三通道信息，為了充分利用所有有效數據，本文采用基于色彩空間的識別方法，在三維色彩空間中統計盡可能多的火焰圖像，并生成火焰顏色空間分布模型，利用該模型進行火焰的識別。

為了獲得更加準確的統計模型，本文對多個可見光的火焰圖像進行顏色空間統計，同時系統設計中將實際判別為火的數據進一步添加到統計模型匯總，增強模型的穩定性和可靠性。

實際的林火探測中，紅外相機尤其是短波紅外相機，受太陽短波輻射影響大，易造成火災監測誤判，此時利用可見光進行火焰提取，對紅外火災進行進一步的判別是十分有必要的，尤其是目標溫差小的情況下能夠有效提高識別率。當火苗受煙霧遮擋，可見光無法提取火焰信息，煙霧在顏色空間中同樣具有顏色特征，但其與背景的反差小，可以使用RGB色彩向量進行顏色聚類算法分割。

3 結束語

本文分析了紅外林火監測的原理，闡明了紅外林火監測中的問題，并提出利用可將光圖像的色彩空間的火焰提取方法對紅外火情進行進一步的判別。本文采用的色彩空間的林火識別方法，對盡可能多的火焰樣本進行統計建模，同時接受新樣本對模型的更新，實驗表明本文方法對火焰的提取效果良好，對有于紅外林火識別系統具有輔助判別的能力。

參考文獻

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