科学论坛 － 重Ｉ 火灾图像的特征提取及识别 程爱武 （同济大学软件学院上海２０１８０４） ［摘要］本文详细研究了早期火灾火焰的识别判据，从火焰区域的跟踪人手，在对运动火焰动态特征分析基础上，给出从颜色、形状和边缘变化特征分析方 法。在火焰疑似区域跟踪的基础上，提取火焰动态特征序列，进行动态特征分析。对颜色、形状、闪烁等单特征量，先进行变化特征二值化，有效排除干扰，然后进行 离散变换进行频谱能量分析，形成量化判据。对边缘特征，考察临近若干帧的最大变化，对变化特征进行定性和定量分析，形成边缘特征判据量化结果，实现火灾判 定。 ［关键词］火宅图像，边缘特征，火焰 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—９１４Ｘ（２０１５）０５—００９１—０１ １引言 火灾早期是整个火灾过程中实施有效扑救的最佳阶段 所谓火灾早期，从 安全的观点来看，它是指轰燃发生前的阶段。在这一阶段，室内人员和财产尚未 受到严重的威胁。从火灾的发展过程来看，如果能在火灾的早期将其发现并采 取措施，无疑会大大降低火灾损失。因此选取火灾的早期特性来进行研究是十 分必要的。然而目前对火灾早期特性的研究在国内外尚未充分深入开展，火灾 早期的探测和防治因为缺乏必要的理论和依据而显得困难。 由于图像采集误差和图像处理算法本身的，单靠一帧图像的静态识别 而给出是否是火焰的判断结果是不现实的，因此需要将多帧图像静态特征结果 序列化，进行序列帧的分析，提取出其动态特征并识别，来提高火焰的准确率。 对于静态的火焰，由于其位置固定，只需简单的位置匹配就可以得到比较理想 的结果，而对于运动火焰，帧间疑似区域的匹配则变得复杂，除了位置上的一定 关系外，还需要通过提取模板特征来进行匹配。 ２目标的建模 目标的建模是计算机视觉的基本问题，对图像目标跟踪的性能有着重要的 影响。 （１）基于模板的建模 最为直接的目标建模方法就是直接采用目标图像的象素集合对目标进行 中，则表现为连续多个图像帧之间成块的象素变化∞果只是孤立的个别象素 变化，则可能是由于图像存在噪点所引起的），这种变化通常需要对连续两帧或 多帧图像进行比对才能检测出来。 ４．１颜色特征提取 火灾火焰在燃烧过程中，最基本的自然特性是发出光亮，其色彩特征比较 明显，一般在红色到黄色范围内变动。森林可燃物燃烧的火焰图像与林区背景 图像在颜色上和亮度上都有明显的差异，火焰发光和热的特征在视频图像中表 现为该区域的像素点色度偏红，并且亮度值明显高于其他区域的像素点，所以 可以将火焰的颜色特征作为火焰识别的一个有效判据。ＯＭ姐ｄｅ嘣Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙ， Ｉ，Ｑ，Ｖ，Ｓ，Ｈ九个颜色特征８个图像进行分割研究，得出结论是Ｈ是最有效的。因 此在对ＲＧＢ－－ＨＳＶ￣色空间的转化后，提取ＨＳＶ￣，色空间的Ｈ分量作为火灾 颜色的判别依据 ４ ２形状特征提取 许多物体与火焰具有相近的色彩值，色彩特征不可能完全准确地识别出火 描述 这种方法通常称为基于模板的目标建模方法。基于模板的建模直接简单， 但对光照和变形比较敏感，计算量过大，实时性不好。 （２）基于颜色分布的建模 基于颜色分布的建模方法实际上也属于基于特征的建模。颜色特征是重要 的视觉特征。由于其对复杂背景具有很好的鲁棒性，并且具有图像旋转不变性 和尺度不变性。对颜色特征的表达有很多种，如直方图、累计直方图、颜色布局、 焰区域，而对人的视觉系统而言，物体的形状也是一个赖以分辨和识别的重要 特征。 图像的相似陛描绘通常要借助于与已知描绘的实例火焰相似程度来进行， 这种方法可以在任何复杂的程度上建立相应的相似性测度。它可以比较两个简 单的像素，也可以比较两个或两个以上的火焰。 火灾火焰相对于其它常见的干扰现象具有形状变化的无规律性［９］，但这种 无规律性从其形体变化、空间变化、空间分布来说，均具有一定的相似性，特别 是对于间隔较短的连续图像，每幅连续帧图像的火焰形状特性有着一定程度的 相似。因此，可以采用计算连续帧与帧相似度的方法来描述这一特征。 ４．３闪烁规律提取 颜色矩等。这种方法中最为著名的是使用目标图像的直方图对目标进行建模的 方法，能够给出图像的概貌性描述，计算量ｔｅｎｄ＂且恒定，适合非刚体目标的建 模。 （３）基于形状特征的建模 形状特征是描述图像内容的一个重要特征。形状特征包括边缘方向直方 图、傅立叶描述子以及Ｈｏｕｇｈ￣￣换 由于火焰的非刚性和快速变化，火焰的一般特征也都具有快速变化的特 性。由火焰的特点结合各种目标建模的优缺点，我们采用基于颜色分布的建模 来对火焰区域进行目标建模。 基于颜色分布的建模通过直方图来实现，可以有效的适应非刚性的目标， 适应火焰的快速变化，且计算量比较小，满足了火灾探测实时牲的需求。 ３火焰的跟踪 运动火焰的跟踪直接关系到运动火焰的动态特征识别，是最终火灾探测最 终实现的保障。首先根据位置信息进行初步匹配，在位置匹配的基础上根据匹 配的情况，进行模板匹配。跟踪流程如图： 本图详细的介绍了火焰的跟踪过程，在发现疑似火情的区域后搜索区域位 置信息，接着提取区域图片的特征值，与已经存好了火焰模板特征值相比较，如 果相似度在一定的范围内则将区域添加进疑似表，反之则放弃。 ４运动火焰特征分析提取 动态特征是火焰燃烧过程中表现出的运动特性，反映在视频图像帧序列 边缘抖动是火灾火焰的一个重要特征。不稳定火焰边缘抖动的一个明显表 现就是火焰尖角数的无规则变化。而稳定光源的尖角数目变化不大，基本上固 定在一定的范围内，如路灯、汽车灯光和蜡烛火焰的尖角数目基本不变。即使当 灯泡晃动和蜡烛火焰被风吹动时，其尖角数会有所跳动，但变化也很小。因此， 可以将边缘抖动的尖角数作为区别火灾火焰和其它稳定光源的一个特征。许多 学者对不同尺寸、不同形状的火焰进行了多种材料的火灾试验，发现在火灾初 期出现明火以后，火焰的主要频率为８ １２Ｈｚ。 为了简化硬件复杂度，这里我们采用近似的办法来对火焰的闪烁频率进行 估算。 火灾发生后，火势的发展直接的表现在于火焰图像的不确定性，基于随机 过程理论，火灾的燃烧过程可以近似认为是随机图像过程，由于火灾整体的相 对稳定性，我们有理由做出假设火焰的随机性与火焰跳动频率有着直接关系。 图像是二维数据，对其像素的随机性描述可是用随机信号的特征函数（数 学均值、相关函数等）来描述，而对于图像的整体随机性，尤其对于火焰图像来 说，我们可以采用目标区域的面积变化特征来描述。设在一定时间内，采集ｍ帧 序列图像，得到加个面积观测值，对其进行傅里叶变换，分析其频谱特性： 若在８一ｌ２Ｈｚ之间占很强的优势，即可认为存在类似于火焰燃烧。 参考文献 ［１范维澄．火灾科学导论［１］Ｍ】．武汉：湖北人民出版社．１９９３． Ｙ ； ｝ ｌ添加疑似表； 疑似区域 …一 罐 …一信息／ 一］搜索疑似区域 索疑似 …一 ＿…… 特征／ 一…ｂ 疑似区域 一一图１火焰跟踪流程图 ｊ ｌ——…—， ． ————一 ，— — ．。 ． 一，。 ｊ放弃疑似 ｊ ｝ Ｎ 区域 ｝ｌ——一一～一～一一一…～ｌ Ｉ 科技博览｝９１
