[发明专利]一种基于红外光和可见光图像的疑似火焰区域提取方法

说明书

本发明公开了一种基于红外光和可见光图像的疑似火焰区域的提取方法，其涉及计算机视觉领域。该方法对采集到的红外图像进行亮度阈值分割获得疑似高温火焰区域；同时对红外图像和可见光图像进行图像配准获得仿射变换矩阵，再结合其和疑似高温火焰区域得到疑似高温火焰区域在可见光图像上的位置；最后通过基于YCrCb颜色空间的火焰分割、形态学处理和连通域标记获得疑似火焰区域。该方法能有效地提取更加精确的疑似火焰区域，同时能保证夜间环境下的疑似火焰区域的检测，有利于进行全天候的火焰检测。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特指一种红外光和可见光图像的疑似火焰区域提取方法。

背景技术

近年来，大空间建筑火灾、矿井火灾、森林火灾、隧道火灾等频繁发生不仅使人类的生命和财产受巨大损失，也对人类生态环境造成了极大的破坏。随着科学的不断进步，人们开始着眼于智能视频分析的研究来防范火灾，因此基于图像视频分析的火焰检测和识别方法得到了快速的推广。

疑似火焰区域的提取是火焰识别的前提，将火焰图像从背景中分离出来是火灾探测的基础，关系到后续特征提取的可靠性和目标识别的准确度。在现有技术中，所属领域技术人员常常采用基于背景模型的差分法的疑似火灾区域提取，该算法通过基于背景模型实现对火焰的有效检测，结合区域聚类增长的算法，最终实现区域提取。但该方法是假定初始化背景不包含运动目标的训练序列，限制了背景模型的使用条件；还有一些算法往往结合焰色模型的运动检测进行干扰源排除，灵敏度受图像采集设备好坏和运动检测算法优劣的局限，并且一般可见光图像的焰色模型只针对偏红、偏黄的焰色设计，局限性较大；再有，火焰燃烧时本身的物理特性，例如热度、亮度等信息无法得以充分应用，在一定程度上影响了检测效率；同时，在夜间环境下的疑似区域的检测容易受到影响，无法保证全天候监控。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于红外光和可见光图像的疑似火焰目标提取方法，该方法结合了红外光图像和可见光图像信息特性，充分利用了火焰的物理特性，能够有效地提取更加精确的疑似火焰区域，便于后续的火焰识别，同时该方法能保证夜间环境下的疑似火焰区域的检测，有利于进行全天候的火焰检测。

为实现上述目的，本发明技术方案具体如下：

一种基于红外光和可见光图像的疑似火焰区域提取方法，该方法具体包括以下步骤：

S1利用红外摄像机和可见光摄像机同时采集图像；

S2对红外图像其进行亮度阈值分割；

S3对可见光和红外光图像进行配准获得仿射变换矩阵，根据仿射变换矩阵求出步骤S2中疑似高温火焰区域在可见光上的位置；

S4基于YCrCb颜色空间的火焰分割来识别步骤S3.3结果获得最终的疑似火焰区域；

S5利用形态学中的开闭运算对步骤S4的结果进行平滑处理，然后采用连通域标记方法对平滑结果进行处理，标记出各疑似火焰区域。

作为本发明技术方案的进一步改进，所述步骤S2具体包括：

S2.1假设红外图像的最大灰度值为Max，则选取为区域生长的种子点；

S2.2求解种子点为中心的邻域内像素的平均灰度值，将种子点的邻域内的各个像素点的灰度值与该平均灰度值之差的绝对值与设定的阈值进T行比较；

S2.3若是小于设定的阈值T，则将该像素点与种子点合并，并作为新的种子点；若大于等于设定的阈值T，则不进行该像素点与种子点合并，则继续判定下一个点。