基于多尺度分形的森林火災(zāi)圖像識別算法研究.pdf

1、森林火災(zāi)具有突發(fā)性、災(zāi)害發(fā)生的隨機(jī)性、短時(shí)間內(nèi)造成損失的巨大性等特點(diǎn)。如何對森林火災(zāi)的發(fā)生和蔓延進(jìn)行預(yù)測預(yù)報(bào)，已成為一個(gè)迫切需要解決的問題。
　　 本文采用多重分形參數(shù)描述煙霧和火焰。首先，利用煙霧、森林和云霧的多重分形譜的不同，將圖像中符合條件的特征點(diǎn)提取出來。然后，根據(jù)所提取出的像素點(diǎn)的分布特點(diǎn)識別出煙霧，從而實(shí)現(xiàn)煙霧和火焰與其復(fù)雜背景的準(zhǔn)確分割。在Matlab仿真實(shí)驗(yàn)中，利用多重分形譜成功的將森林火災(zāi)引起的煙霧從整幅圖像中

2、識別出來，取得了較好的識別效果。
　　 本文將Contourlet變換引入森林火災(zāi)圖像識別中，研究出一種多重分形和Contourlet變換相結(jié)合的森林火災(zāi)圖像分割新算法。首先對圖像進(jìn)行Contourlet多層分解，得到一系列多尺度、局部化、多方向的子帶圖像。然后對低頻子帶進(jìn)行多重分形特性分析，再將多重分形譜作為特征參量進(jìn)行像素篩選，篩選出標(biāo)志不同景物的像素點(diǎn)。最后，根據(jù)這些像素點(diǎn)的不同分布進(jìn)行圖像分割，從而實(shí)現(xiàn)煙霧的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)