[發明專利]一種基于遙感圖像的森林火災檢測方法

有效

• 申請號: 201810512059.7
• 申請日: 2018-05-25
• 公開（公告）號: CN108765335B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 彭真明;黃景雨;汪春宇;張天放;陶冰潔;劉雨菡;黃蘇琦;張蘭丹;張鵬飛;梁航;賁慶妍;楊春平
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 李龍

1.一種基于遙感圖像的森林火災檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、讀入初始圖像f(x,y)，進行中值濾波得到去噪圖f_pre(x,y)，其中(x,y)表示初始圖像中的像素點坐標；

S2、計算去噪圖f_pre(x,y)中每個像素點的3×3鄰域局部熵并歸一化處理，得到局部熵圖像f_ent(x,y)；

S3、使用4×4的模板對局部熵圖像f_ent(x,y)進行形態學閉操作，再以3×3模板對閉操作后的局部熵圖像f_ent(x,y)進行腐蝕，得到腐蝕圖像f_erode(x,y)；

S4、將S1中得到的去噪圖f_pre(x,y)進行對數變換得到對數變換圖像f_log(x,y)；

S5、計算對數變換圖像f_log(x,y)中每個像素點的5×5鄰域灰度共生矩陣，再根據灰度共生矩陣得到每個像素點的隨機性，并對所有像素點的隨機性進行歸一化處理，得到隨機性歸一化圖像f_random(x,y)；

S6、使用最大類間方差法對腐蝕圖像f_erode(x,y)和隨機性歸一化圖像f_random(x,y)分別進行閾值分割，得到二值化圖像f_binary(x,y)和二值化圖像f′_binary(x,y)；

S7、將二值化圖像f_binary(x,y)和二值化圖像f′_binary(x,y)中相對應的像素點分別進行與操作，得到最終輸出圖像f_out(x,y)；所述S1中對初始圖像f(x,y)進行中值濾波具體為：

對初始圖像f(x,y)進行3×3鄰域中值濾波，得到濾波后的去噪圖f_pre(x,y)，公式為：

f_m(x,y)＝median{f_round(x,y)}

f_pre(x,y)＝f_m(x,y)

其中f_round(x,y)表示3×3鄰域內每個像素點的灰度值，取初始圖像f(x,y)中的每個像素點(x,y)，計算每個像素點(x,y)3×3鄰域內灰度值f_round(x,y)的中值f_m(x,y)，然后以該中值f_m(x,y)代替對應像素點(x,y)的原灰度值，得到去噪圖f_pre(x,y)；所述S2具體包括如下步驟：

S2.1、遍歷去噪圖f_pre(x,y)中的每個像素點(x,y)，統計每個像素點(x,y)3×3鄰域的灰度直方圖，方法如下：

遍歷每個像素點(x,y)3×3鄰域的所有像素點，若在鄰域中存在像素點的灰度值為i，則灰度值i的灰度數量h(i)加1，遍歷完成后，得到灰度概率p(i)，公式為：

其中灰度值i∈[0，255]，M為去噪圖f_pre(x,y)的高度，N為去噪圖f_pre(x,y)的寬度；

S2.2、計算每個像素點(x,y)的局部熵H(x,y)，公式為：

H(x,y)＝p(i)logp(i)；

S2.3、將局部熵H(x,y)歸一化，得到局部熵圖像f_ent(x,y)，其中局部熵圖像f_ent(x,y)中任意像素點(x₀,y₀)的計算公式為：

其中min(H(x,y))表示局部熵H(x,y)中的最小值，max(H(x,y))表示局部熵H(x,y)中的最大值。