基于紅外圖像處理的森林火災(zāi)識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、分類號密級UDC學(xué)位論文基于紅外圖像處理的森林火災(zāi)識別關(guān)鍵技術(shù)研究冷春艷__________指導(dǎo)教師姓名李紹榮研究員__電子科技大學(xué)成都___申請學(xué)位級別碩士專業(yè)名稱電路與系統(tǒng)論文提交日期2012.04論文答辯日期2012.05學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)答辯委員會主席評閱人__________________年月日注1注明《國際十進分類法UDC》的類號摘要摘要森林火災(zāi)一直是困擾森林資源保護的一個重大難題，早期的火災(zāi)探測技術(shù)多是基于火

2、災(zāi)的煙霧和溫度特征進行的，判別標準過于單一，誤報率較高。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和紅外探測器的發(fā)明，出現(xiàn)了基于紅外圖像處理的森林火災(zāi)防護技術(shù)，該技術(shù)主要對紅外探測器獲得的森林現(xiàn)場的紅外圖像進行一定的處理后識別圖像中是否有火災(zāi)出現(xiàn)。本文的主要工作是進行紅外圖像增強和分割算法的研究，通過對各種算法的描述和仿真實驗結(jié)果分析，提出一種較適合森林背景紅外圖像的處理算法。另外還對處理后的圖像進行了火災(zāi)識別，提出了一個較為有效的火災(zāi)判定準則。本文通過對經(jīng)

3、典紅外圖像空域增強算法的研究和仿真發(fā)現(xiàn)這類算法在處理森林背景紅外圖像時去噪效果不明顯，并且在去噪的同時會造成紅外圖像的模糊，并不適合噪聲較多，清晰度較差的森林背景紅外圖像的處理。在對各種常用紅外圖像分割算法的研究中發(fā)現(xiàn)，基于閾值的紅外圖像分割算法過分依賴于閾值的選取，很容易造成分割結(jié)果不完整或者是過分割現(xiàn)象，分水嶺算法得到的分割結(jié)果相對較好，但它實現(xiàn)復(fù)雜，并且也很容易過分割，這些算法在用于森林背景紅外圖像處理時很容易給后續(xù)的煙火識別工作

4、帶來困難。為了解決上述問題，本文提出了一種基于頻域處理的提升小波變換和直方圖修正相結(jié)合的紅外圖像增強算法，然后用改進的區(qū)域生長法來對圖像中的可疑區(qū)域進行分割并對分割結(jié)果進行煙火識別，根據(jù)對火災(zāi)組和干擾組紅外圖像序列的識別結(jié)果對比得出了較為準確的火災(zāi)判別準則。經(jīng)實驗驗證，本文提出的綜合算法使森林火災(zāi)紅外圖像的峰值信噪比較常用的空域算法有接近6dB的提高，并且圖像的對比度上也有了一定的提升。改進后的區(qū)域生長法算法簡單，分割結(jié)果較傳統(tǒng)的區(qū)域生