基于特征對(duì)比度的視覺注意和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的林區(qū)火焰智能檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、林區(qū)火焰檢測(cè)對(duì)保護(hù)我國森林資源具有重要的意義。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，林區(qū)火災(zāi)檢測(cè)正朝著智能化方向發(fā)展。視頻圖像處理技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)大了火焰檢測(cè)的范圍，提高了火災(zāi)檢測(cè)的精度，縮短了檢測(cè)和預(yù)報(bào)時(shí)間，并且能夠提供更加豐富直觀的火災(zāi)信息。因此，基于視頻圖像的火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)作為一種新型、有效、智能的探測(cè)技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。
　　本文主要研究了基于視頻圖像處理的林區(qū)火焰智能檢測(cè)算法，提出了一種新的火焰檢測(cè)算法。首先本文不直接研究火焰顏色與運(yùn)動(dòng)特

2、征，而是引入視覺注意模型計(jì)算模型，利用視覺特征對(duì)比度（運(yùn)動(dòng)和顏色）生成顯著圖，進(jìn)而找到感興趣區(qū)域，再對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行火焰時(shí)空特征檢測(cè)，最后使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器作最終判決。本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　1.分析了火焰檢測(cè)的技術(shù)難點(diǎn)，在前人研究工作基礎(chǔ)上提出了開放環(huán)境下火焰檢測(cè)的算法流程。
　　2.本文將視覺選擇注意機(jī)制引入到開放環(huán)境下視頻圖像的感興趣區(qū)域提取。并且，針對(duì)傳統(tǒng)視覺注意模型是基于高斯金字塔構(gòu)架，計(jì)算量相對(duì)較大，不適

3、合實(shí)時(shí)性檢測(cè)要求的缺點(diǎn)，本文提出了視覺特征對(duì)比度的方法：即在圖像原級(jí)上計(jì)算對(duì)比度顯著性圖，從而減少了計(jì)算量。
　　3.針對(duì)林區(qū)開放環(huán)境下光照條件不斷變化，提出基于視覺特征對(duì)比度的火焰顏色檢測(cè)方法。由于光照影響作用于整幅圖像，而火焰顏色的特征對(duì)比度基本上不隨光照改變。因此，基于對(duì)比度的本文方法對(duì)光照變化不敏感；并且相比于傳統(tǒng)的顏色判據(jù)提取火焰目標(biāo)的方法來說，本文方法對(duì)場(chǎng)景中噪聲干擾具有更強(qiáng)的魯棒性。
　　4.本文對(duì)疑似火焰區(qū)域

4、的動(dòng)態(tài)時(shí)空特征進(jìn)行了研究，包括火焰運(yùn)動(dòng)時(shí)空不一致性、火焰區(qū)域蔓延性和火焰區(qū)域的紋理特征。針對(duì)火焰運(yùn)動(dòng)方向和大小的隨機(jī)性特征，火焰運(yùn)動(dòng)具有時(shí)空上的不一致性，本文提出使用包含運(yùn)動(dòng)大小和方向信息的二維信息熵來度量火焰運(yùn)動(dòng)的時(shí)空不一致性。并且文中使用了蔓延率描述火焰在時(shí)空上面積的擴(kuò)張性變化，以及利用小波高頻能度量火焰區(qū)域的紋理特征。
　　5.本文設(shè)計(jì)了基于概率分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)火焰進(jìn)行識(shí)別。首先對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，然后采用P