CN102646191A - 一种石油钻井伴生气燃烧火焰图像识别的方法 - Google Patents

Abstract

本发明为应用于石油钻井伴生气燃烧所产生火焰图像的识别方法，涉及图像处理技术领域，根据火焰图像的色度特征、运动特征，并结合离散分形布朗随机场，对石油钻井伴生气燃烧火焰进行识别。本发明可应用于陆上、海上石油钻井平台的伴生气燃烧火焰监测，也可以结合油井监测系统，对石油钻井平台的整体安全进行监测。

Description

一种石油钻井伴生气燃烧火焰图像识别的方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种气体燃烧所产生火焰图像的识别方法。

背景技术

当前，石油钻井伴生气燃烧火焰识别方法多利用感温、感光技术对火焰进行识别，由于火焰的多变性和不确定性，这些火焰识别技术均要受到所监控环境的面积、湿度、粉尘颗粒以及气流等因素的影响，这些影响在恶劣环境下的石油钻井伴生气燃烧火焰识别中更为明显。公开号为CN1410709的中国专利一种火焰监测诊断测量方法及装置中，只采用了火焰的黑度、色度特征作为判据，不容易排除高亮、移动干扰，且不适用于大空间、恶劣环境的火焰识别。公开号为CN1131275的中国专利火焰检测器自诊断系统中，只采用火焰的光特征作为判据，容易对颜色类似火焰的灯光产生误报。公开号为CN1132889的中国专利探测火焰的方法及实施该方法的火焰报警器中，只采用火焰辐射的强度变化作为判据，对辐射强度类似火焰的干扰物易产生误报。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术只适用于较小的空间，且易受到所监控环境的面积、湿度、粉尘颗粒以及气流等因素的影响，因而导致火焰图像识别效率低、误报率高的技术问题；提供一种能在大空间、恶劣环境中对火焰图像进行实时、高效、准确识别的技术。为实现以上目的，本发明解决上述技术问题的技术方案是：提出一种石油钻井伴生气燃烧火焰图像识别的方法，标记核心高亮白区域为可疑火焰区域，检测核心高亮白区域周边的像素颜色，如果属于火焰模型当中的颜色，则将其划入可疑火焰区域，从可疑火焰区域去掉虚假火焰；根据火焰颜色判断可疑火焰区域是否存在真实火焰；基于离散分形布朗随机场DFBIR，计算分形维数和分形拟合误差                                                

，如果移动滑窗中N个相邻像素目标都为真实火焰（N根据根据移动滑窗数确定），则该区域有火焰燃烧。如果

并且

，则像素

对应的目标为真实火焰。

因此，本发明根据火焰颜色模型，检测可疑火焰区域；然后根据火焰运动特征，初步判定火焰；最后应用DFBIR算法排除假的火焰，并确定真实火焰的燃烧。

本发明利用离散分形布朗随机场（DFBIR）识别火焰，能更准确的识别火焰，很好的解决在大空间、恶劣环境的火焰识别中误报率高的问题。

附图说明

图1 本发明火焰图像识别方法流程图。

具体实施方式

以下针对附图对本发明的实施进行具体描述。

如图1所示为本发明火焰图像识别方法流程图，包括如下步骤：采集原始图像，建立火焰色度模型，去除背景信息，检测可疑的火焰区域；根据火焰运动特征，排除静止干扰，确定初步火焰区域，建立离散分形布朗随机场模型，排除虚假火焰，确定真实火焰燃烧。

一、火焰颜色模型及可疑火焰区域检测

火焰中不同颜色的像素的相对位置确具有比较固定的特征，即在火焰的颜色图像当中，亮白区域构成了火焰的核心，从里到外依次是黄、橙、红色，从而构成了一个分层结构。

为了得到并分析可疑火焰特征，首先必须得到火焰的核心即高亮白区域的位置，可采用如下方法获取，采用传统摄像机获取确实RGB格式的图像，但这种格式不利于得到完整的、正确的核心区域位置，因此，将RGB模型的输入图像转换为YUV模型。在图像的各种颜色模型当中，YUV模型表示亮度、色差空间关系，其中Y为亮度信号，U、V为色差信号。对于描述火焰的核心高亮白区域，将摄像机获取的RGB格式图像转换为YUV模型信号，根据公式：

将RGB转换为YUV，当Y值大于预设的阈值时标记该像素点属于高亮白区域，其中，R、G、B分别为图像像素的红、绿、蓝分量，Y为该图像像素点的灰度值，根据实验及计算，设图像像素为255时，阈值设定为160，此时，能够排除大部分干扰物并完整保留火焰区域。

标记高亮白区域为可疑火焰区域；检测核心高亮白区域周边的像素颜色，如果像素属于火焰模型当中的颜色，则将其划入可疑火焰区域；提取高亮白区域周边的可疑火焰颜色像素，与高亮白区域比较，如果高亮白区域周边的可疑火焰颜色像素和高亮白区域相比，如颜色像素所占比例小于高亮白区域中该颜色像素设置的预定阈值（如10%），则认为是虚假火焰，并将该像素点的灰度值设定为0。

二、根据火焰运动特征，初步判定火焰

采集疑似火焰图像，根据火焰像素变化率及背景变化率，初步对疑似火焰区域进行判断，是否存在火焰。

采集疑似火焰部分的连续n帧图像，调用公式：计算疑似火焰部分的像素变化率DIFFS(x, y)，其中，

是连续n帧图像中的第i帧图像强度，I为图像像素颜色的强度，I＝

， 变化率为，设定阈值T，（阈值T可由已确定存在火焰图像的火焰部分变化与背景变化差值确定），如果满足步骤一的疑似火焰区域满足（其中

为火焰部分的变化率与背景部分变化率的差值），则可以初步判断该疑似区域为火焰。

三、基于离散分形布朗随机场(DFBIR)的火焰识别

(1)选取离散分形布朗随机场(DFBIR)识别火焰所用的阈值：

初始化，根据标准火焰选取分形维数（a1,a2）、矩形滑窗尺寸，以及分形拟合误差阈值。

如根据实验，最优可选取分形维数的取值范围为[1,2]，选取遍历火焰像素的矩形滑窗尺寸为，选取分形拟合误差阈值

为标准火焰图像的分形拟合误差的平均值。上述数值也可根据标准火焰的不同取不同值。

(2)计算疑似火焰区域的分形维数

，分形拟合误差

获取疑似火焰区域中相邻两个目标像素点的灰度值和

，这两个像素点的坐标分别为和，根据公式：

，计算分形维数；根据公式计算分形拟合误差：

其中，M为选取的矩形滑窗尺寸。

(3) 用矩形滑窗遍历疑似火焰区域的像素，如果某一像素的分形维数取值在标准火焰分形维数之间，如果

,并且分形拟合误差

满足

，则像素

对应的目标为真实火焰，如滑动窗内所有相邻的像素均为真实火焰像素（如相邻7个像素均为火焰像素），则可确定有火焰燃烧。如火焰分形维数和分形拟合误差不满足上述条件，则可判断该像素不是火焰。

Claims (5)

1.一种石油钻井伴生气燃烧火焰图像识别方法，其特征在于，标记核心高亮白区域为疑似火焰区域，检测核心高亮白区域周边的像素颜色，如果属于火焰模型中的颜色，则将其划入疑似火焰区域，从疑似火焰区域去掉虚假火焰；根据疑似火焰部分的像素变化率初步识别火焰区域；基于离散分形布朗随机场DFBIR，计算疑似火焰区域的分形维数和分形拟合误差                                                

，如果移动滑窗中N个相邻像素目标都为真实火焰，则该区域有火焰燃烧。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述标记核心高亮白区域为疑似火焰区域的步骤为：摄像机获取的RGB格式图像，根据公式： 

将RGB格式转换为YUV格式，当Y值大于预设的阈值时标记该像素点为核心高亮白区域，其中，R、G、B分别为图像像素的红、绿、蓝分量，Y为该图像像素点的灰度值。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，初步识别火焰区域的方法具体为：采集疑似火焰区域中连续n帧图像，调用公式：

计算疑似火焰区域的像素变化率DIFFS(x, y)，获取背景变化率为

，设定阈值T，如果疑似火焰区域的像素变化率与背景变化率之差大于阈值T，则初步判断该疑似区域有火焰，其中，

是第i帧图像强度，I为图像像素颜色强度。

4. 根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，获取疑似火焰区域中相邻两个目标像素点的灰度值

和

，其坐标分别为

和

，根据公式：

，计算分形维数；根据公式：

计算分形拟合误差

，用矩形滑窗遍历疑似火焰区域的像素，如果某一像素的分形维数取值在标准火焰分形维数之间，且分形拟合误差

小于标准火焰分形拟合误差，则该像素为真实火焰像素，如滑动窗内所有相邻的像素均为真实火焰像素，则有火焰燃烧。

5.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，当图像像素为255时，阈值设定为160。

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