盧夢(mèng)思 李冬梅

北華航天工業(yè)學(xué)院 河北 廊坊 065000

引言

火災(zāi)事故的發(fā)生，使得社會(huì)財(cái)富損失和人員傷亡慘重，現(xiàn)如今，社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，消防工作越來(lái)越被重點(diǎn)關(guān)注，因此，對(duì)其進(jìn)行有效監(jiān)控，使火災(zāi)造成的損失降到最小是急需研究的重點(diǎn)內(nèi)容。僅依靠傳統(tǒng)的消防救援設(shè)施無(wú)法滿足。如果火災(zāi)初期能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，將會(huì)減少損失。傳統(tǒng)的火災(zāi)檢測(cè)分為感煙型探測(cè)器、感光型探測(cè)器、感溫型探測(cè)器等，對(duì)探測(cè)距離和場(chǎng)所等有著比較大的局限性，不適用于室外工作。傳統(tǒng)檢測(cè)裝置檢測(cè)速度慢，檢測(cè)出來(lái)時(shí)已經(jīng)錯(cuò)過(guò)火災(zāi)預(yù)警的最佳時(shí)機(jī)。因此，尋找更準(zhǔn)確，更具時(shí)效性的探測(cè)技術(shù)成為火災(zāi)探測(cè)領(lǐng)域的重要任務(wù)。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，利用攝像頭對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)獲取的圖像進(jìn)行處理和分析，利用早期火災(zāi)火焰的各種特征探測(cè)火焰，可以自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地對(duì)火災(zāi)進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)判斷，從而預(yù)防火災(zāi)發(fā)生。早期的火焰變化復(fù)雜，具有多樣性。對(duì)火焰進(jìn)行多特征融合檢測(cè)，才能更準(zhǔn)確識(shí)別早期火焰[1]。

1 算法研究

運(yùn)用遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控對(duì)圖像進(jìn)行采集，對(duì)輸入的每幀火焰圖像進(jìn)行處理，利用閾值分割法與顏色特征相結(jié)合的方法，提取可疑火焰目標(biāo)，并結(jié)合形態(tài)學(xué)處理，提高特征提取的準(zhǔn)確率。再利用火焰的面積和尖角形狀動(dòng)態(tài)變化，多特征融合達(dá)到識(shí)別火焰的目的。

1.1 火焰的提取

1.1.1 閾值分割法。在目標(biāo)提取階段將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，基于閾值分割技術(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，運(yùn)用閾值分割的最大類(lèi)間方差分割出目標(biāo)，將火焰與背景隔開(kāi)，消除了背景干擾，使之方便研究目標(biāo)火焰的形狀特征，為后續(xù)動(dòng)態(tài)檢測(cè)火焰提高準(zhǔn)確率。

一幅圖像可以分為前景和背景兩部分，我們感興趣的是前景，不需要的為背景?？衫弥狈綀D顯示灰度的分布，求取合適的閾值，閾值將圖像分為兩部分，使這兩部分類(lèi)間方差取得最大值，錯(cuò)分的概率最小，所得閾值為最佳閾值，對(duì)圖像進(jìn)行分割，得到二值圖像?；鹧鎴D像中有許多孤立的部分，而且邊界比較模糊，后續(xù)還要對(duì)邊界進(jìn)行識(shí)別，所以要對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波，達(dá)到去噪的效果。

1.1.2 顏色特征法。由于火焰亮度高，而且顏色偏紅，所以可以用平均亮度和紅色飽和度來(lái)判斷是否為火焰。任何一幅彩色圖像都是由R、G、B三分量構(gòu)成的。R代表紅色，G代表綠色，B代表藍(lán)色，圖像的任意一點(diǎn)都可以用這三個(gè)分量來(lái)表示。

利用（1）（2）求得紅色飽和度和平均亮度。當(dāng)某一點(diǎn)的平均亮度大于150，紅色飽和度大于0.34時(shí)，可認(rèn)為疑似火焰，提取圖像。將閾值分割濾波后的圖像與顏色特征提取的圖像相結(jié)合，再進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，提取出火焰圖像，如圖1所示。

現(xiàn)實(shí)生活中有些目標(biāo)和火焰有相同的顏色特征，如燈泡等，利用圓形度將其與火焰區(qū)分開(kāi)來(lái)。圓形度表示圖像目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)圓的近似水平，常常用于繪制和描述特征。它指火焰區(qū)域的周長(zhǎng)與面積的比值。圓形度公式為S表示面積，L表示周長(zhǎng)。一般火焰的圓形度為0.3左右，而燈泡和手電大于0.75，將提取的火焰圖像刪除圓形度大于0.75的區(qū)域，從而去除部分干擾源[2]。

1.2 火焰動(dòng)態(tài)特征提取

早期燃燒的火焰具有特殊的動(dòng)態(tài)特征，這些特征是進(jìn)行火災(zāi)識(shí)別的重要依據(jù)，早期的火焰一直處于動(dòng)態(tài)的發(fā)展階段，這個(gè)階段的圖像特征比較明顯，火焰在不同時(shí)間的形狀、面積等都在發(fā)生變化，我們可以利用這些特征去識(shí)別火焰。根據(jù)圖像序列的變化特性，利用靜態(tài)識(shí)別后的火焰二值圖像序列，獲取火焰視覺(jué)的動(dòng)態(tài)特征。

1.2.1 面積特征提取。在早期火災(zāi)形成的過(guò)程中，火焰是不穩(wěn)定而且處于不斷發(fā)展的狀態(tài)，火焰的面積在不斷變化，所以通過(guò)相鄰幀圖像的面積變化率，可以來(lái)判斷火災(zāi)初期火焰區(qū)域，消除干擾。

變化率的計(jì)算公式為：

其中：j>1，為第j幅二值圖像火焰的面積，為面積變化率。

1.2.2 尖角特征識(shí)別。早期的火災(zāi)火焰是不穩(wěn)定的，會(huì)出現(xiàn)邊緣抖動(dòng)，它是早期火災(zāi)最大的特征。利用這個(gè)特性可以有效地減少火災(zāi)識(shí)別過(guò)程中的誤報(bào)和漏報(bào)，增強(qiáng)了初期火災(zāi)識(shí)別的準(zhǔn)確性?；鹧婕饨堑奶卣魇恰凹狻保o人狹長(zhǎng)的視覺(jué)效果，它有頂點(diǎn)，是局部的極值點(diǎn)。打火機(jī)、蠟燭等也會(huì)出現(xiàn)尖角，但是他們多幀圖像不會(huì)發(fā)生太大的變化，邊緣比較穩(wěn)定。一般符合尖角的條件是：有頂角、寬度小、高度高的特點(diǎn)[3]。

運(yùn)用邊緣分割技術(shù)提取火焰的邊緣，從而更好地研究火焰尖角?；谶吘壍姆指罴夹g(shù)的基本思想是利用微分算子求取相鄰像素點(diǎn)灰度值的變化值。Canny邊緣檢測(cè)算法，對(duì)圖像采用高斯濾波進(jìn)行平滑的方法來(lái)減少噪聲干擾，經(jīng)過(guò)求導(dǎo)得到偏導(dǎo)，再通過(guò)非極大值抑制初步得到邊緣點(diǎn)，運(yùn)用雙閾值檢測(cè)，連接邊緣，最終得到圖像邊緣。通過(guò)非極大值抑制得到邊緣點(diǎn)，定位準(zhǔn)確，可以消除噪聲，也可得到火焰的邊緣，圖2所示為火焰的邊緣檢測(cè)，圖3為細(xì)節(jié)圖。

圖2 火焰的邊緣檢測(cè)

圖3 細(xì)節(jié)圖

在二值圖像處理過(guò)程中，輪廓跟蹤算法是比較常用的圖像處理方法，用于標(biāo)記連接成分和提取目標(biāo)形狀特征。利用邊緣跟蹤算法沿著目標(biāo)邊緣區(qū)域外部走一圈，記錄每一個(gè)邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)，并按順序存入數(shù)組。選擇合適的搜索策略，由已知邊界點(diǎn)確定下一個(gè)待檢目標(biāo)檢測(cè)，形成閉合邊界為終止條件，在滿足終止條件時(shí)結(jié)束搜索。

輪廓跟蹤算法使得每個(gè)區(qū)域的邊緣位置的相對(duì)先后順序確定下來(lái)，則可根據(jù)尖角特征對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行尖角提取。對(duì)于火焰尖角，其形態(tài)特點(diǎn)是縱坐標(biāo)，是極值點(diǎn)，以尖角的頂點(diǎn)為基準(zhǔn)，按順序掃描它的左右兩邊，設(shè)定為25個(gè)點(diǎn)，即從頂點(diǎn)左邊25個(gè)點(diǎn)掃描到頂點(diǎn)的右邊25個(gè)點(diǎn)的縱坐標(biāo)值，其中最大的值即為疑似尖角頂點(diǎn)。設(shè)疑似尖角的頂點(diǎn)第6行的左右兩點(diǎn)的距離為D1，第10行的左右兩點(diǎn)的距離為D2，通過(guò)計(jì)算的比值，來(lái)判斷是否符合寬度小的特點(diǎn)。尖角的形狀是狹長(zhǎng)的，所以也要滿足高度高的特點(diǎn)，如圖4為尖角模型。以頂點(diǎn)到左邊第25個(gè)點(diǎn)的距離為a，頂點(diǎn)到右邊第25個(gè)點(diǎn)的距離為b，左右第25點(diǎn)的距離為c，兩點(diǎn)間的距離公式為（4）[4-7]。

利用海倫公式可以求出三角形的面積，再由面積可以推出三角形的高度。

由（5）（6）（7）可以求得高度。若高度滿足一定的閾值，則可確定為尖角。

根據(jù)火焰的尖角數(shù)目變化可以判定火焰。

2 結(jié)束語(yǔ)

基于圖像處理方法，對(duì)早期火焰圖像進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用閾值分割和顏色特征相結(jié)合的方法，準(zhǔn)確提取火焰圖像，消除噪聲干擾，為后續(xù)火焰動(dòng)態(tài)特征提取創(chuàng)造了條件。根據(jù)早期火焰燃燒形狀的規(guī)律，選用面積、尖角等特征，多特征融合達(dá)到識(shí)別火焰的目的。相較于傳統(tǒng)檢測(cè)方法，檢測(cè)速度快，抗干擾能力強(qiáng)，密封性能和防腐蝕性能良好，增強(qiáng)了檢測(cè)的有效性，可以為早期火災(zāi)進(jìn)行判斷預(yù)警，減少不必要的損失，在火災(zāi)檢測(cè)領(lǐng)域具有應(yīng)用價(jià)值。