基于視頻圖像序列處理的火焰?zhèn)蓽y.pdf

1、基于視頻圖像序列處理的火焰?zhèn)蓽y方法，主要是通過分析遠程監(jiān)控攝像機所采集的視頻圖像序列，利用數(shù)字圖像處理技術，對早期火災火焰各種特征的檢測，分割火焰區(qū)域并進行判別，以此對早期的火災火焰進行實時偵測。與基于傳感器的傳統(tǒng)火災探測技術相比，這種方法能探測更多火災的信息，比如火焰的位置、火焰的大小、火焰的增長比率等等，也能應用于更多的復雜空間。
　　本文對火焰視頻圖像的增強處理，噪聲過濾，邊緣檢測和頻率檢測等算法以及其在視頻圖像中的應用做了

2、深入的研究，提出了一種基于三個階段的智能火焰?zhèn)蓽y方法。
　　(一)第一階段：也稱火焰圖像分割階段，首先分析比較了各種背景更新算法，并對具有較好魯棒性的中值背景更新算法進行了改進，優(yōu)化其運算速度，大幅度降低了算法的平均時間復雜度；其次對各種火災火焰的顏色統(tǒng)計模型進行了分析和結果比較，采用了一種折中的方案，整合RGB和HSI兩種顏色統(tǒng)計模型，對前一步背景消去法所提取的火焰區(qū)域進行過濾和優(yōu)化。
　　(二)第二階段：是火焰其它各種特

3、征的檢測階段。首先是火焰的形狀檢測，對目前應用得較多幾種檢測方法進行了分析比較，提出了使用canny邊緣檢測提取邊緣進而求火焰周長與面積比率的判別方法。其次是火焰頻率檢測，采用火焰邊緣變化頻率檢測來近似估計火焰抖動頻率的方法。最后是直方圖變化檢測，比較前后幀之間S通道的直方圖變化來過濾類似火焰的運動物體，增強系統(tǒng)判別準確率。
　　(三)第三階段：是報警系統(tǒng)，使用模糊邏輯理論，將火焰各種特征的檢測結果與煙霧的檢測結果進行模糊化之后作