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[發明專利]基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法無效

專利信息
申請號: 200710017876.7 申請日: 2007-05-17
公開(公告)號: CN101059435A 公開(公告)日: 2007-10-24
發明(設計)人: 潘泉;楊猛;趙春暉;張紹武 申請(專利權)人: 西北工業大學
主分類號: G01N21/53 分類號: G01N21/53;G01N21/84;G08B17/10;G01V8/00;G06T7/00
代理公司: 西北工業大學專利中心 代理人: 顧潮琪
地址: 710072陜*** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 彩色 ccd 圖像 分析 森林 火情 煙霧 檢測 方法
【權利要求書】:

1、基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法,其特征在于包括以下步驟:

(a)由彩色CCD攝像機攝取監測場景的圖像信息;

(b)在每個時間間隔內由前若干幀圖像,找出地平線的位置;所述地平線位置的確定 方法包括下述步驟:

(1)圖像分為若干段等寬度的列帶;

(2)在每個列帶內求取前若干幀圖像平均灰度作為背景圖像,對背景圖像提取水 平邊緣信息;

(3)在提取到的每個邊緣點上,設定此列帶內的地平線為經過該邊緣點的水平線 段,求取使天空圖像和地面圖像類內距離最小值對應的水平線段位置;

(4)獲得所有列帶圖像的地平線線段,這些地平線線段的聯合即為整個圖像地平 線;

(c)利用小波分析和多特征融合算法對圖像進行分析;所述小波分析和多特征融合算 法包括下述步驟:

(1)對每幀圖像進行一次小波分析,其過程為:采用Mallat算法得到每個像素 的垂直高頻分量值,根據此分量與原圖像素對應亮度之比值描述圖像中的高 頻信息,以此信息變化來找出圖像中高頻分量減小的區域像素,得到煙霧高 頻信息損失特征分析結果;

(2)分析序列圖像多幀間差異,提取煙霧的相對低頻運動特征,得到隔多幀差運 動檢測結果;

(3)分析序列連續幀間差異,提取煙霧的相對低頻運動特征,得到煙霧運動特征 累積因子;

(4)在L*a*b*顏色空間中,用像素點顏色向量模值描述煙霧的顏色特征,得到煙 霧顏色特征累積因子;

(5)采取加權和比例融合算法將煙霧高頻信息損失特征與相對低頻運動特征、顏 色特征進行融合;

(6)對上述融合結果作時間軸上的累積;

(d)根據地平線位置信息對小波分析和多特征融合算法累積結果進行空間精度信息 補償下的煙霧區域提取,并采用閾值法減小云運動影響;

(e)輸出煙霧信息,其中包括標識煙霧區域以及確定圖像中煙霧源的位置,并將此時 的煙霧信息及圖像發送到控制中心,由工作人員進行確認;判定煙霧源的位置為煙霧區 域的豎直方向最低點。

2、根據權利要求1的基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法,其特征在于: 所述的空間精度信息補償先對小波分析和多特征融合算法累積結果進行二值化操作, 之后在二值圖像上作連通域濾波,提取煙霧區域,并在此基礎上采用閾值法減小云運 動的影響。

3、根據權利要求1的基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法,其特征在于: 所述采用閾值法減小云運動影響的過程為:設定一閾值系數,高于地平線一定高度的 區域認為是云的主要活動區,剔除云運動干擾。

4、根據權利要求2的基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法,其特征在于: 所述的二值化操作是根據圖像中像素與地平線距離,設置不同的閾值,對小波分析和 多特征融合算法檢測結果進行二值化操作。

5、根據權利要求2的基于彩色CCD圖像分析的森林火情煙霧檢測方法,其特征在于: 所述的連通域濾波是根據圖像中區域與地平線距離,設置不同的濾波閾值,對二值化 后的圖像作四連通域濾波。

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