基于图像处理的森林火灾检测matlab仿真设计

基于图像处理的森林火灾检测matlab仿真设计

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  • 适用:本科,大专,自考
  • 更新时间2024年
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基于图像处理的森林火灾检测matlab仿真设计

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摘 要

 随着大空间火灾探测技术的研究,传统的消防已经不适用于大空间的灭火,为了克服传统灭火系统的不足,森林火灾是对社会、环境及经济发展影响范围最广、破坏性最大的灾害之一。为减少森林火灾的损失,世界各国都非常重视林火监测。传统的火灾监测方法是感烟、感温、感光探测器以及红外对射探测,还有现在比较流行的卫星监测。对于森林这样的大空间火灾监测,本文提出了一种基于图像视觉特征的火灾监测方法。主要是基于matlba通过理论分析及实验对比,依次对火灾彩色数字图像进行了分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理以及火焰目标的特征提取。在文中着重研究了图像分割以及整体思路的策划,针对火灾彩色图像分割出火焰彩色图像并进行了进一步的分析。最终分析火焰在燃烧的过程中,它的面积和质心在不断的变化,在图像中就表现为序列图像的目标部分重叠率发生变化,动态特征主要检测图像序列中目标质心和面积的变化。

关键词:matlab,火灾监测,火焰分割,火焰特征,图像处理

ABSTRACT

With the development of large space fire detection technology, traditional fire fighting is no longer suitable for large space fire extinguishing. In order to overcome the shortcomings of traditional fire fighting system, forest fire is one of the most destructive disasters with the widest impact on society, environment and economic development. In order to reduce the loss of forest fires, countries all over the world attach great importance to forest fire monitoring. Traditional fire monitoring methods are smoke sensing, temperature sensing, photodetectors and infrared counter-fire detection, and now more popular satellite monitoring. For large space fire monitoring such as forest, this paper proposes a fire monitoring method based on image visual features. Based on matlba, through theoretical analysis and experimental comparison, fire color digital images are segmented, grayed, binarized, smoothed and feature extraction of flame targets. In this paper, the image segmentation and the overall idea of planning are studied, and the flame color image is segmented from the fire color image and further analyzed. Finally, the area and center of mass of the flame are constantly changing in the process of combustion. In the image, the overlap rate of the target part of the image sequence changes. Dynamic features mainly detect the change of the center of mass and area of the target in the image sequence.

Key words: matlab, fire monitoring, flame segmentation, flame characteristics, image processing

目录

第1章 绪论 3

1.1 选题背景 3

1.2 课题研究目的及意义 4

1.3 课题研究思路 5

第2章 数字图像处理简介 6

2.1 图像数字化过程 6

2.2 数字图像处理的基本内容 8

2.3 数字图像处理的特点和应用 10

2.4 数字图像类型 11

2.5 主要图像文件格式 13

第3章 MATLAB仿真软件的简介 15

3.1 MATLAB的历史背景 15

3.2 MATLAB简介 16

第4章 图像处理的森林火灾检测仿真 17

4.1 火灾图像的仿真处理 17

4.2 Matlab程序源码 25

4.3图像轮廓提取: 27

参考文献 29

附 录 30

第1章 绪论

1.1选题背景

随着计算机科学和图像处理技术的发展,人们发现,可燃物在燃烧时会放出频率范围从紫外到红外的光波,在可见光波段,火焰图像具有独特的色谱、纹理等方面的特征,使之在图像上明显的区别于背景。利用这些特征,采用图像处理的方法,对火灾进行识别。根据燃烧学的原理,在火焰燃烧时,其放出的能量95%集中于红外波段。所以,我们在进行图像处理时,非常关心红外波段的图像识别,可以利用红外成像的原理获取燃烧所发出的红外图像进行图像处理,从而达到监控的目的。当检测到火灾发生时,根据计算机视觉原理知识,通过摄像头所获取的红外图像和彩色图像来计算火灾发生的空间位置,从而实现高压水炮的自动灭火。图像型火灾探测和高压水炮就是基于以上的认识而提出的。

    由于视觉所接受的信息是以光为传播媒介,图像监测比传统探测方法能更快速地做出判断。而图像信息的丰富和直观,更为早期火灾的辨识和判断奠定了基础,其它任何火灾探测技术均不能提供如此丰富和直观的信息。此外,图像监测的关键器件—像敏感元件通过光学镜头与外界只发生了间接接触这种结构保证了图像监测技术既可以较恶劣(多粉尘、高湿度)的室内环境中使用,也可以室外环境中使用。由此,图像监测技术在火灾探测中的地位和作用为:

    1)可在太空间、大面积的环境中使用;

    2)可用于多粉尘、高湿度的场所;

    3)可在室外环境中使用;

    4)可对火灾现象中的图像信息做出快速反应;

    5)可提供直观丰富的火灾信息。

    在科学技术迅猛发展的今天,国外各大公司和科研机构的火灾探测技术也相应的快速发展,例如,Bosque公司的BSDS系统采用红外和普通摄像机的双波段监控,在准确识别森林火灾的同时还可以区别其他现象的干扰,误报率很低。在大空间火灾监控方面有sIL公司和MganxoElecrtic公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD-8系统。该系统以视频运动检测软件为主体,使用了各种滤波器技术,并与人工智能相结合,该系统可以用来对电站内的火灾进行监控。在自动灭火方面,国际上并未有知名产品出现。

1.2课题研究目的及意义

最早的图像处理时上世纪六七十年代,随着电子技术和计算机技术的不断提高和普及,数字图像处理进入高速发展时期。数字图像处理就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对图像信息转换而得的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等等。数字图像处理技术处理精度比较高,而且还可以通过改进处理软件来优化处理效果。总的来说,数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像还原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。

由于计算机技术处理能力不断增强,数字图像处理学科在飞速发展的同时,也越来越广泛地向其他许多学科快速交叉渗透,使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。MathWorks公司推出的MATLAB是学习数理知识的好帮手。应用MATLAB友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块,可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念,逐步掌握图像信号处理的基本方法,进而能够解决相关的工程和科研中的问题。

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大,数字图像处理对人类的作用将是不可限量[3]。

1.3课题研究思路

本文首先通过对MATLAB软件的了解及应用,基于MATLAB的数字图像处理环境和如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要论述了利用MATLAB实现对图像读取、阀值处理、距心的求取等图像处理。

参考文献

[1] 张德丰,《MATLAB数字图像处理》(第二版)[M],北京:机械工业出版社,2012.1

[2] 朱习军,隋思涟,《MATLAB在信号与图像处理中的应用》[M],北京:电子工业出版社,2009.3

[3] 陈超,《MATLAB应用实例精讲——图像处理与GUI设计篇》[M],北京:电子 工业出版社,2011.2

[4] 张德丰,《详解MATLAB数字图像处理》[M],北京:电子工业出版社,2010.7

[5] 詹青龙,卢爱芹,《数字图像处理技术》[M],北京:清华大学出版社,2010.7

[6] 张德丰,《数字图像处理(MATLAB版)》[M],北京:人民邮电出版社,2009.10

[7] 徐东艳,孟晓刚,《MATLAB函数库查询词典》[M],北京:中国铁道出版社,2005.12

[8] 胡学龙,《数字图像处理》(第二版)[M],北京:电子工业出版社,2011.2

[9]游福成,《数字图像处理》[M],北京:机械工业出版社,2011

[10]陈炳权,刘宏立,《数字图像处理技术的现状及其发展方向》[J],吉首大学学报,2009.01期,2

[11]李红俊,《数字图像处理技术及其应用》[J],中国学术期刊,2002.09期,1

[12]Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods,《Digital image processing》[M],电子工业出版社,2010.1

[13]Rafael C. Gonzalez,Richard E. Woods,Steven L. Eddins,《Digital image processing》(Second Edition)[M],电子工业出版社,2013.4

[14]Mu Dongzhou,《Hybrid Genetic Algorithm Based Image Enhancement Technology》[J],Internet Technology and Applications (iTAP),2011.06期,1

[15]周广芬,李鹏,杨久义.用MATLAB图像处理工具箱进行图形数字化的研究 河北科技大学 2005


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