火焰图像特征在火灾数字图像识别中的运用

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1、火焰图像特征在火灾数字图像识别中的运用王沁(西安工业大学机电工程学院，西安710032)摘要：火焰尖角数目和圆形度是早期火灾火焰的主要特征，本文主要论述了如何在数学形态学基础上，利用火灾火焰的两个特点判断和识别早期火情的。实验中，对火焰的二值图像进行开运算，即先腐蚀，再膨胀，忖的是为了对火焰图像进行形态学滤波，去噪。从实验结杲可以看出，该算法可以很好的识别火焰和T扰源。关键词：数学形态学；腐蚀；膨胀；开运算；火焰尖角中图分类号：TN911.73文献标识码：A文章编号：TheUseofFireImages9

2、CharactersintheDistinguishingoftheEarlierFireWangQin(SchoolofMechanicalandElectronicEngineeringXi9anTechnologicalUniversity,XiTan710032)Abstract:Thepapermainlytalkedaboutthefeaturesofearlyfire.Processinghasbeendonetothecollectedearlierfireimagebymathemati

3、csmorphology.Intheexperiment,openingarithmeticwayshasbeenusedinthefireimageswhichiserosionfirstanddilationsecond・Bythiswaywecaneliminatethemostofnoiseseffectively.Fromtheresultoftheexperiment,itisprovedthatmathematicsmorphologycanhelpusidentifyfireanddist

4、urbs.KeyWords:MathematicsMorphology；Erosion；Dilation；Fire'ssharp1前言图像的特征提取是对图像进行模式识别的必要前提。通过图像处理算法，提取火灾图像中目标区域的特征，并将这些特征进行有机的结合，进而达到判别火灾的目的。如果要建立一个识別不同种类对象的系统，首先必须确定应测量对象的菜些特征以产生描述参数。被度量的这些特殊的局性称为对象的特征，而所得的参数值就组成了每个对象的特征向量。数学形态学是山一吆11形态学的代数运算子组成的⑴。最基本的形态学

5、运算子有：腐蚀(Erosion)、腸长(Dilation)＞开(Opening)和闭(Closing)。用这些算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征抽取、边界检测、图像滤波、图像增强和恢复等方面的工作。2特征提取的原则几乎没有解析方法能够指导特征的选取⑺。很多情况下凭知觉的引导列出一•些可能有用的特征表，然后用特征排序方法计算不同的特征的相对效率。利用其结果对其进行筛选，从而选出若干较好的特征。良好的特征应具有4个特点：1)可区别性：对于属于不同类别的对彖来说，它们的特征应具有明

6、显的差异。2)可覆性：对同类的对彖，其特征值应比较相近。3)独立性：各特征Z间应彼此不相关。虽然相关性的特征对以组合起来以减少噪声干扰，它们一般不应该作为单独的特征使用。4)数量少：模式识别系统的复杂度随系统的维数(特征的个数)迅速增长。3形态学开运算膨胀和腐蚀对图像的处理效果是相反的，但两种操作并不具有互逆性。开运算正是根据腐蚀和膨胀的不可逆性演变而来的⑶。灰度图像开运算的表达式与二值图像相比具有相同的形式。结构元素“对图像/作开运算处理，可定义为fob,即fob=(f®b)㊉/?(1)如果是二值图像的

7、情况，开运算是b对/的简单的腐蚀操作，接下来对腐蚀的结果再进行膨胀操作。在实际运用中，开运算处理常用于去除较小的亮点(相对结构元素而言)，同时保留所有的灰度和较大的亮区特征不变。腐蚀操作去除较小的亮的细节，同时使图像变暗。如果再施以膨胀处理将增加图像的亮度，而不再引入已经去除的部分。•••••••••••(a)图像区域(b)结构元素(c)开运算结果图1开运算本实验在对二值图像进行形态学滤波，去掉噪声时采用的算法是开运算，即先腐蚀，再膨胀。其原理示意图如图1所示。可以看到在凸角点周围，图像的集合结构无法容纳

8、给定结构元索，从而凸角点被开运算删除。原图经过开运算Z后，能够去除孤立的小点、毛刺和小桥，消除小物体、平滑较大物体的边界，同吋并不明显改变其而积。4火灾火焰特征的提取4.1火焰尖角的识别不稳定火焰本身有很多尖角，火焰边缘抖动一个明显表现使：火焰的尖角数目呈现无规则的跳动。因此，木文采用了基于“边缘抖动”的火灾判据一一尖和判据。对于火焰尖介来说，特征点首先应该是它的顶点，顶点是局部的极值点。尖也的顶点可能是多个点，那就都取为特征