关键字 |
| 边缘检测、图像处理、特征提取、火焰/火灾图像边缘分析。 |
介绍 |
| 火灾是一种严重的现象,在空间和时间的控制是由于它会造成严重的生命和财产损失一旦发生。研究火焰燃烧效率和污染物排放定量监测是重要的化石燃料的燃烧系统,尤其是在发电植物[1]。有许多传统的火焰检测器系统是基于光学传感、电离电流检测和热电偶[2]。 |
| 基于图像的系统可以检测不受控制的火灾早期阶段之前就变成灾难。基于视频图像的火灾探测技术的优点,检测技术是直观的,形象可以节省更多的场景信息通过颜色和质地极大地有利于检测方法。 |
| 边缘检测是一个重要的步骤在火焰和火焰图像处理。有必要确定火焰边缘有几个原因。火焰边缘的定量测定依据火焰特征参数,如形状,大小,位置和稳定性。火焰边缘可以减少数据处理和过滤掉不受控制的信息,如在图像背景噪音。这及时的确定火焰边缘可以触发火警并为消防员提供信息类型、可燃物质,表面的火焰。这是有用的识别错误和真实火警[3]。 |
| 有许多方法用于边缘检测。Adkins开发了一种手动边缘检测方法。它是一种软件工具来分析火灾图像,但它的重要性和实用性火焰/火边缘检测。Zhang et al。[4]提出了一种新的方法使用FFT和小波变换的反分析森林火灾视频图像。Toreyin et al。[5],[6],[7]提出边缘检测实时视频中使用不同的隐马尔可夫模型和小波变换等方法。江和王[8]演示了一种改进的精明的边缘探测器用来探测移动火灾地区大空间火灾图像。这些方法有一定的局限性。例如,一些火焰边缘检测尚不清楚,不连续或不匹配实际火焰形状。为了检测火焰的形状和大小,需要获得清晰、连续,在可能的情况下,关闭火焰的边缘。 |
现有的系统 |
| 一个典型的边缘在图像可能,例如,不同颜色或不同的边界块灰色的水平。数学上,边缘为第一,二阶导数。已经出版的边缘检测方法可以分为两类根据图像梯度的计算,即一阶或二阶导数。例子是罗伯茨、普瑞维特和索贝尔运营商[9]。精明的边缘检测算法[10],使用Sobel算子的一种改进方法,被称为是强大的边缘检测方法。在第二类,边缘检测到图像搜索一个二阶导数表达式,通常零跨越年代的拉普拉斯算子或非线性微分表达式。 |
| 虽然,这些常见的边缘检测方法与相应的参数,应用火焰边缘不明显标识。使用这些方法定义的边缘往往脱节,支离破碎。因此需要开发一个专用的火焰/火灾图像处理的边缘检测方法。 |
算法 |
| 火焰区域有更强的亮度相比,它的环境背景和火焰之间的边界地区及其背景主要是连续的。使用的策略是粗和多余的边缘检测火焰图像,如果只有一个主要的火焰和图像包含多个火焰,这是分段的,包含一个火焰。识别火焰的主要优势和删除无关紧要的项目连续边缘。 |
| 该算法被分成以下逻辑步骤: |
| 步骤1 -调整火焰图像的灰度级。 |
| 当图像有一个灰色的宽分布规模水平,初步调整需要重新分配使用直方图来平衡灰色的水平是完全在给定的图像归一化传播范围[0,1]。使用发生的概率的一个像素的灰度图像[11] |
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| L -灰色水平形象的总数。 |
| n -图像中的像素总数。 |
| n我——我与灰度级的像素总数。 |
| 累积分布函数CDF用于分配和均衡的 |
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| 步骤2 -平和消除噪声的图像。 |
| 图像被认为是灰度的变化表示为使用standardconvolution噪音过滤方法的应用合适的面具。选择高斯掩模来最小化thelocalization边缘保留边缘进行进一步检测。 |
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| 步骤3——使用Sobel算子寻找基本的边缘 |
| 索贝尔算子应用于图像边缘检测的初步通过执行spatialgradient形象,揭示了不同像素的相邻像素灰度变化。边缘像素的强度和方向分别从这个梯度&级检索。索贝尔算子应用水平和垂直梯度分别在x和y方向 |
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| 步骤4——调整阈值更好的结果。 |
| 这两个阈值用于分类像素属于边缘梯度的大小是否高于TH或如果有另一个像素的路径上面TL。所有其他的像素不是梯度峰值的抑制突出优势。初步边缘图像(PEI)是由检测所有的像素预见属于不连续的边缘代表轮廓。这些进一步消除通过插值轮廓间的缝隙现有的背景像素突出显示,使用4社区连接。 |
| 步骤5,删除无关的裴的边缘。 |
| 裴从前面获得的图像跟踪通过形成的矩阵块大小不一,消除那些不是一个像素边缘显示的一部分。对于每一个像素属于边缘,isverified有一个或多个邻近点或点推导出基于它的结合是一个孤立的点或终点或正常的过渡点。所有这些点不是beendeducted是贝聿铭的消除。 |
| 第六步,实现一个明确的优势。 |
计算欧氏距离度量维定义的开始和结束点轮廓从之前的过程评价曲线代表火焰的边缘封闭其他LMS计算过程应用于推导一个调整TH。之间的欧几里得距离D计算C年代(年代x,年代y)和Ce(ExEy) |
仿真结果 |
| 许多火焰视频也连续边缘detectionso测试评估系统的鲁棒性。很明显,火焰边缘检测使用精明的边缘检测方法尚不清楚和不连续,而使用该算法获得的结果显示清晰、连续边缘参数自动适应。与一个明确定义的火焰/火边,各种火焰/火灾参数可以很容易地计算形状的描述。例如,火焰面积可以计算火焰边缘像素的数量;火焰边缘的链编码可以用来描述二维火焰/火的形状;火焰的周长可以通过检测到火焰边缘的像素总数的边界。很难获得这个结果没有明显的边缘检测。使用提出边缘检测算法,可以做进一步的工作来描述/火灾火焰的几何特征,因此,建立他们的关系如空气/燃料燃烧条件输入和排放。 |
数据乍一看 |
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| 图1 |
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引用 |
- d .罗迪,先进核电站材料,设计和技术。剑桥大学,英国:瑞斯出版。,2010年。
- s . m . Razmi:萨阿德,v . s . Asirvadam,“火焰分析使用运动和边缘检测,建立“Proc。ICIAS,没有。6月15 - 17日,2010年,页1 - 4。
- b Toreyin和a . e . Cetin“在线检测在视频中,“在Proc。设计。CVPR,页1 - 5,2007年。
- z, j .赵瞿c, d . Zhang y柯,和b Cai,“基于轮廓森林火灾探测使用FFT和小波,“在Proc, Int。相依CSSE,武汉,中国,760 - 763页,2008年12月12 - 14日。
- b . Toreyin, y Dedeoglu, a . e . Cetin“火焰检测的视频使用隐马尔科夫模型,“在Proc, IEEE ICIP p。ii - 1230 - 3, sep11-14 2005。
- b . Toreyin, y Dedeoglu, Gudukbay,和a . e . Cetin“基于计算机视觉的方法实时火和火焰检测、“PatternRecognit。列托人。,vol. 27, no. 1, pp. 49–58, Jan. 1, 2006.
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- 问:江问:王,“大空间火灾图像处理改善精明的边缘检测器基于自适应平滑、“Proc。Int.CICCITOE, 264 - 267年,2010页。
- d . Ziou和美国Tabbone边缘检测技术:概述”,Int。j . Recognit模式。肛门形象。,vol. 8, no.4,pp. 537–559, 1998.
- j .精明的边缘检测的计算方法,“IEEE反式。模式肛门。马赫。智能。,vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679–698, Nov. 1986.
- k . r . Castleman,数字图像处理。恩格尔伍德悬崖,台北:普伦蒂斯·霍尔出版社,1995年。
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