[發明專利]基于RGB重構的森林圖像切割后的火焰/煙霧識別方法

有效

• 申請號: 201611116917.3
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106778582B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 吳宣利;肖雨桐;鄧嘯;沙學軍;吳瑋;李卓明
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 劉士寶

1.基于RGB重構的森林圖像切割后的火焰/煙霧識別方法，其特征是：該方法包括以下步驟：

步驟一、首先輸入待處理的森林原始圖片P₀；

步驟二、選擇要處理矩陣D的中值作為初始的閾值，首先抽離出森林原始圖片P₀的R矩陣R₀分量，并對圖像的R₀分量進行最佳閾值分割，令D＝R₀，Threshold_D初值等于(min(D₀)+max(D₀))/2，然后循環迭代更新Threshold_D的值，利用Threshold_D將圖像分割為兩部分，分割為r₁和r₂，其中r₁為數值大于閾值區域，r₂為數值小于等于閾值區域；

步驟三、采用RGB重構的方式將R矩陣R₀分量對應r₁區域的值全部置為255，將R矩陣R₀分量對應的r₂區域的值全部置為0，作為R₁；

將森林原始圖片P₀的G矩陣G₀分量對應r₁區域的值全部置為255，將G矩陣G₀分量對應r₂區域的值全部置為0，作為G₁；

把森林原始圖片P₀的B矩陣B₀分量的r₁區域、r₂區域全部置為255，變為B₁；

步驟四、取i＝fire，通過公式：

gray_i＝1.2×R₀-0.9×B₀-0.9×G₀

獲得疑似火焰區域的灰度圖像；

取i＝smog，通過公式：

gray_i＝1.2×R₁-0.9×B₁-0.9×G₁

獲得疑似煙霧區域的灰度圖像；

進而得到的灰度圖像gray_i,其中i＝fire,smog，先取i＝fire；

步驟五、對步驟四得到的gray_i進行中值濾波，得到濾波后圖像image_filter，再對濾波后圖像image_filter使用prewitt算子進行圖像分割，得到處理后的圖像BW；

步驟六、將步驟五得到的圖像BW進行腐蝕，然后進行膨脹操作，其中：腐蝕的結構元素小于膨脹的結構元素，生成圖像BW_open；

步驟七、計算步驟六中圖像BW_open中非負元素所占比例，若該比例小于等于閾值T_smog，則判定為煙霧圖像，并執行步驟十四；若該比例大于閾值T_smog，則認為是火焰或者太陽圖像，并執行步驟八；

步驟八、對圖像BW_open進行第一次預切割，縮小可疑火焰區域的范圍，記錄切割位置矩陣L₁，并將切割后的圖像進行硬判決，小于0的值置為0，大于0的值置為255，得到圖像BW_reset；

步驟九、計算圖像BW_reset中的各個區域的大小，將其中面積最大的部分記為Sbw_max，將面積小于的區域刪去，將此時圖像記為BW_del；

步驟十、對圖像BW_del進行切割，縮小可疑區域范圍，記錄切割位置矩陣L₂，將切割后的圖像記為BW_cut；

步驟十一、根據兩次切割的位置矩陣L₁和L₂，在森林原始原圖像P₀上進行切割，切割后的圖像記為P_cut；

步驟十二、對圖像P_cut進行灰度處理和中值濾波后得到圖像p_cut；

步驟十三、判定圖像p_cut中是火焰區域還是太陽區域，具體為：

找到圖像p_cut中元素的最大值max(p_cut)，再乘以一個加權因子k，k1；

找到p_cut元素中在區間[k·max(p_cut),max(p_cut)]上的值，將這些值都置為255，其他區間的值置為0，得到圖像p_reset；

計算p_reset中的各個區域的大小，其中：面積最大的部分記為Sp_max，將面積小于的區域刪去，并將圖像記為圖像p_del；

將圖像p_del再次進行切割，計算切割后圖形中非零區域所占比值，若比例值大于門限T_sun，則判定為太陽區域；否則，則判定為火焰圖像；

步驟十四、當判定為煙霧圖像時，將步驟二修改為對RGB三分量的全局自適應閾值迭代分割，即：D＝[R₀ G₀ B₀]，其中R₀ G₀ B₀為三分量的閾值迭代分割，返回執行步驟二和步驟三；在步驟四中，令i＝smog，再依次執行步驟五到步驟十一；

步驟十五、根據步驟十得到的圖形BW_cut，找到其數值為零元素的位置，將步驟十一切割得到的圖形的RGB三分量相應位置均置為零，得到只含有連通區域面積最大的幾部分煙霧圖像，得到圖像P_new；

步驟十六、統計圖像P_new的特征信息，所述特征信息包括目標區域RGB歸一化值、目標區域RGB標準差、紋理相關性和平穩度；

步驟十七、將提取的特征，輸入用燃燒煙霧和自然煙霧訓練好的BP神經網絡中進行識別，判定是自然煙霧還是燃燒煙霧。