[發(fā)明專利]一種在YCRCB顏色空間中基于種子區(qū)域生長法則的火災檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110982257.1
• 申請日: 2021-08-25
• 公開（公告）號: CN113744326B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊雄飛;管一弘;王端生;楊建菊;余天兵;李志強;廖禮玲;楊亞飛
• 申請（專利權(quán)）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06T7/136;G06T7/11;G06V10/56;G06V10/26
• 代理公司: 昆明人從眾知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 53204
• 代理人: 何嬌

1.一種在YCRCB顏色空間中基于種子區(qū)域生長法則的火災檢測方法，其特征在于：包括采集圖像、進行幀圖像預處理，利用火災的顏色特性在YCrCb通道進行圖像像素種子選取、得到的種子根據(jù)灰度值和色度差相似性準則進行區(qū)域生長，對生長后的圖像進行火焰圖像動態(tài)特征的判別，進而得到火災最終的判別結(jié)果；

所述方法的具體步驟如下：

Step1、通過圖像采集設(shè)備采集疑似火災圖像，再進行圖像預處理；

Step2、將所處理的彩色圖像從RGB轉(zhuǎn)化到Y(jié)CrCb空間當中；

Step3、在YCrCb空間中基于像素的相似性準則選取圖像像素種子；

Step4、根據(jù)種子的生長準則，在YCrCb空間中對選取種子區(qū)域進行區(qū)域生長；種子的生長準則以圖像灰度差和色度差為判定條件；

Step5、基于火焰圖像在YCrCb通道上進行區(qū)域分割；

Step6、對圖像區(qū)域分割后，通過動態(tài)調(diào)節(jié)區(qū)域生長準則中的灰度差閾值及色度差閾值的大小處理過分割及欠分割問題；

Step7、對圖像YCrCb通道的特性進行篩選，再次去除掉與火災圖像相似的圖像區(qū)域；

Step8、對疑似火焰區(qū)域的動態(tài)特征進行分析，得到火災最終的判別結(jié)果；

所述Step3中，利用基于像素的相似性準則選取圖像像素種子的基礎(chǔ)上，加入根據(jù)火焰圖像色彩通道的限制性條件，色彩通道的限制性條件公式為：

Y(x，y)Cb(x，y)

Cr(x，y)Cb(x，y)

其中Y(x，y)、Cr(x，y)和Cb(x，y)分別是空間位置(x，y)的亮度、藍色度和紅色度值；根據(jù)火焰圖像的統(tǒng)計規(guī)律：火焰像素在YCrCb顏色通道中，Y通道值大于Cb通道值，Cr通道值大于Cb通道值；

其次，基于像素的相似性準則包括如下：

(1)相似度公式：

x_i表示某一點像素周圍鄰域像素分別為Y、C_r、C_b通道上的值，x表示某一點像素周圍鄰域像素分別為Y、C_r、C_b通道上的平均值，σ_x表示Y、C_r、C_b通道上的標準偏差，記作σ_Y、總標準偏差為記作σ，采用歸一化的相似度為：

σ_N＝σ/σ_max

其中σ_max表示圖像中標準偏差最大值，H表示像素與其鄰域的相似度；

H＝1-σ_N

若HH_thesoul,則為種子區(qū)域，這里的閾值H_thesoul是通過統(tǒng)計實驗數(shù)據(jù)得到的，對于不同的火災背景，能動態(tài)的調(diào)節(jié)閾值；

(2)一個區(qū)域與它的鄰居區(qū)域的色彩相對歐氏距離的最大值要小于一個閾值；

相對歐幾里德公式為：

其中d_i表示某點的像素與其周圍8領(lǐng)域像素在YCbCr通道上的歐幾里德距離，Y，C_b，C_r表示某點像素在Y，C_b，C_r通道上的值，Y_i，

表示該點的鄰域像素在Y，C_b，C_r通道上的值，d_max表示該像素與其周圍8領(lǐng)域像素中歐幾里距離值中的最大值，該最大值要滿足：

d_max＝d_thesould

這里的歐幾里德顏色閾值d_thesould是通過統(tǒng)計實驗規(guī)律決定的；

所述Step8具體包括：

8.1檢測圖像當中的運動區(qū)域

公式為：

d(i,j)＝g_n(i,j)-g₀(i,j)

其中g(shù)_n(i，j)是輸入圖像的第n幀，g₀(i，j)是在監(jiān)視期間更新的背景圖像，這里的g_n(i,j)、g₀(i,j)分別表示灰度圖像，對得到的兩幀灰度圖像的差值進行判定，當大于閾值T1時，判定為運動圖像；否則判定為非運動圖像，這里定義g_result圖像最終的判定結(jié)果，如下:

公式為：

這里定義總和g_result為最近圖像的移動顯著性，如下:

這里T1是由猜測和統(tǒng)計經(jīng)驗規(guī)律選擇的閾值，T1決定算法對單個像素變化的靈敏度；

8.2檢測火災區(qū)域圖像面積大小的隨機性

在圖像處理中，區(qū)域大小表示對象的像素數(shù)；由于火焰閃爍，邊緣會跳動，可疑區(qū)域的面積大小會逐幀變化，但輪廓相似，使用下面描述的公式計算區(qū)域大小的隨機性:

公式：

其中，A_i表示當前幀中潛在火災區(qū)域的面積大小，A_i-1表示前一幀中潛在火災區(qū)域的面積大小，在使用硬決策規(guī)則的情況下，如果▽A_iλ，則確定為火災，其中λ是決策閾值，通過統(tǒng)計實驗規(guī)律求得；

8.3檢測邊緣的隨機性

從幾何性質(zhì)來看，火焰序列相鄰幀的邊緣不穩(wěn)定，但整體邊緣具有穩(wěn)定的相似性；“索貝爾”檢測算子用于獲取可疑火災的邊緣，然后使用相似度公式作為等式；

其中b_i(x,y)是當前幀中火焰的像素，b_i+1(x,y)是后一幀中火焰的像素；在火災探測過程中，應通過統(tǒng)計實驗規(guī)律選擇閾值θ；當大于θ時，判斷為火災；邊緣似然反映了火焰形狀、空間變化和空間分布變化的相似性；它用來區(qū)分常見的干擾目標，包括快速移動的固定高光、火焰顏色移動的物體或大面積的光照變化；

8.4檢測火災圖像銳角轉(zhuǎn)角

視頻圖像中的火焰形狀特征顯示為具有多層閉合輪廓的圖像，輪廓線上有一個或多個尖角；尖角必須滿足兩個條件，首先它有一個頂點，然后它兩邊的值大于一個閾值L；如果發(fā)生火災，在潛在火災區(qū)域的輪廓上必須有很多尖角，這里設(shè)置的最小數(shù)目是N_min，也是由實驗規(guī)律取得；

8.5檢測目標的圓形度

圓形度是一個參數(shù)，用來衡量物體的圓形程度或面積復雜度；它由對象面積大小和周長計算，如下所示:

公式：

其中，So是目標的面積大小，P是周長；火焰具有復雜的、不規(guī)則的形狀，而其他類似的火干擾具有規(guī)則的形狀，具有高圓形度；如果潛在目標的圓形度小于閾值Ct，則確定圖像中有火災；尖角的提取和目標圓度的計算都是基于火焰的多邊形和不規(guī)則特征的判據(jù)。