CN113780195A - 一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法 - Google Patents

一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法 Download PDF

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章宇珍
李晓慧
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Abstract

本发明公开了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。针对现有烟雾根节点检测方法分割出的连通域不完整且可能存在噪声及干扰的问题，提出了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。该方法的具体过程为：首先将图像分为若干大小相等的块，以块为单位，通过帧差法提取运动块，再提取满足烟雾颜色特征的块，并将两特征图像进行按位与运算，再对图像进行形态学开、闭操作去除图像中的噪点和空洞，获得烟雾区域，再提取烟雾骨骼图像及骨骼端点，并获得烟根候选点。该方法改进了烟雾区域提取不准确的问题，提高了检测效率。

Description

一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法
技术领域
本发明属于森林防火和视频目标检测领域，尤其涉及一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。
背景技术
由于森林火灾发生时造成的经济损失和环境损失不可估量，因此对森林火灾的早期识别非常重要。烟雾是森林火灾的早期的明显特征，虽然在检测方法发展的过程中出现了特征融合、多特征提取、光流法等新种类检测方法，但究其根源依然是对颜色、动态、纹理三大特征的更新融合改进，具有一定缺陷。但早期烟雾的源头的位置往往是确定的，较短时间内是不变的，基于此原理，通过烟雾的分布形态确定烟雾源的位置成为重要的突破口之一。
发明内容
基于以上问题本发明提供了一种块提取的烟雾根检测方法，能够检测出视频中的烟雾区域。
该方法基本步骤如下：
第一步，输入视频，得到帧图像序列；
第二步，提取运动块，将每帧图像分割为若干个4*4大小相等的图像块，以块为单位，进行帧间差分算法，计算连续帧每块之间的差值，若差值大于阈值，则判定为运动块，标记为1，若差值小于阈值，则不是运动块，标记为0，结果得到烟雾候选区域二值图像P1；
第三步，提取满足烟雾颜色特征的块，第一，在RGB色度空间中，将每块内全部像素R、G、B的平均值作为该块的R、G、B分量，计算分量中的最大值与最小值的差是否小于阈值T；第二，在HIS色度空间中，将每块内全部像素I的平均值作为该块的I值，计算I的值是否在阈值T1和T2之间。同时满足以上两个条件的块，标记为1，否则标记为0，结果得到烟雾候选区域二值图像P2；
第四步，将运动块和满足颜色特征的块进行按位与运算得到烟雾区域二值图像P，P＝P1∩P2；
第五步，为去除图像中的噪点和空洞，对图像进行形态学开运算，剔除面积较小的无效区域，然后进行形态学闭运算，填补空洞，得到烟雾区域连通域；
第六步，骨骼图像提取，对得到的二值图像连通域进行骨骼图像提取，并提取端点坐标，作为烟雾根候选点。
第二步中，提取运动块，具体方法为：
步骤201，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；
步骤202，计算连续帧块之间的差值Dij，即计算块内所有像素点的总差值，计算公式为：
Figure BDA0003263459780000021
其中，(x,y)为一个像素点；
步骤203，若差值大于阈值，则为运动块，标记为1，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000022
其中，T为判断是否为运动块的阈值；B(1)ij为运动块提取结果。
第三步中，提取满足烟雾颜色特征的块，具体方法为：
步骤301，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；
步骤302，计算每块的R、G、B分量，为全部像素R、G、B的平均值，计算每块分量中最大值与最小值的差值dij是否小于阈值Tm；
步骤303，计算每块的亮度值Iij，为该块全部像素亮度值的平均值，计算Iij的值是否在T1和T2之间；
步骤304，同时满足步骤302与步骤303中所述条件的块，是符合颜色特征的块，标记为1，否则标记为0，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000031
其中，B(2)ij为符合烟雾颜色特征的块的提取结果。
第四步的具体步骤如下：
将运动块和满足颜色特征的块进行按位与运算得到烟雾区域，即选择B(1)ij和B(2)ij都为1的块，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000032
其中，Bij为最终疑似烟雾区域。
本文的有益效果在于：通过提取动态并且满足烟雾颜色特征的块，获得更为精确的烟雾候选区域，从而更准确的提取烟雾根，该方法改进了烟雾区域提取时分割出的连通域不完整且存在噪点及干扰的问题，提高了检测效率。
附图说明
图1为本发明计算过程中的计算流程图。
具体实施方式
参照附图，通过下面文本说明书，本发明的前述以及其他的特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用文本发明的原则部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变形以及等同物。
步骤101，输入视频，得到帧图像序列；
步骤201，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；
步骤202，计算连续帧块之间的差值Dij，即计算块内所有像素点的总差值，计算公式为：
Figure BDA0003263459780000041
其中，(x,y)为一个像素点；
步骤203，若差值大于阈值，则为运动块，标记为1，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000042
其中，T为判断是否为运动块的阈值；B(1)ij为运动块提取结果。
步骤301，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；
步骤302，计算每块的R、G、B分量，为全部像素R、G、B的平均值，计算每块分量中最大值与最小值的差值dij是否小于阈值Tm；
步骤303，计算每块的亮度值Iij，为该块全部像素亮度值的平均值，计算Iij的值是否在T1和T2之间；
步骤304，同时满足步骤302与步骤303中所述条件的块，是符合颜色特征的块，标记为1，否则标记为0，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000043
其中，B(2)ij为符合烟雾颜色特征的块的提取结果。
步骤401，将运动块和满足颜色特征的块进行按位与运算得到烟雾区域，即选择B(1)ij和B(2)ij都为1的块，计算公式如下：
Figure BDA0003263459780000051
其中，Bij为最终疑似烟雾区域。
步骤501，为去除图像中的噪点和空洞，对图像进行形态学开运算，剔除面积较小的无效区域，然后进行形态学闭运算，填补空洞，得到烟雾区域连通域；
步骤601，对连通图像进行骨骼提取，得出当前图像的骨骼图像，骨骼图像计算过程中，提取条件如下：
1)2×255≤B(P1)≤6×255
2)A(P1)＝1
3)P2×P4×P6＝0
4)P4×P6×P8＝0
其中P1为中心像素值，Pi,i＝2,3,...,9，为以P1为中心从像素12点方向开始顺时针排列的临域像素值，B(Pi)表示以像素Pi为中心，邻域像素之和在2*255和6*255之间，A(Pi)表示以像素Pi为中心，临域8枚像素中按照顺时针方向，相邻两个像素出现0至255变化的次数；
步骤602，对提取完毕的骨骼图像进行骨骼端点提取计算，设定P为当前骨骼图像上的骨骼点，对P周围360°分布的8个像素点值进行像素值判定，若有且仅有一个像素点像素值与P点相同，则P点即为符合条件的烟雾根候选点。

Claims (4)

1.一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法，包括以下步骤：
第一步，输入视频，得到帧图像序列；
第二步，提取运动块，将每帧图像分割为若干个4*4大小相等的图像块，以块为单位，进行帧间差分算法，计算连续帧每块之间的差值，若差值大于阈值，则判定为运动块，标记为1，若差值小于阈值，则不是运动块，标记为0，结果得到烟雾候选区域二值图像P1；
第三步，提取满足烟雾颜色特征的块，第一，在RGB色度空间中，将每块内全部像素R、G、B的平均值作为该块的R、G、B分量，计算分量中的最大值与最小值的差是否小于阈值T；第二，在HIS色度空间中，将每块内全部像素I的平均值作为该块的I值，计算I的值是否在阈值T1和T2之间，同时满足以上两个条件的块，标记为1，否则标记为0，结果得到烟雾候选区域二值图像P2；
第四步，将运动块和满足颜色特征的块进行按位与运算得到烟雾区域二值图像P，P＝P1∩P2；
第五步，为去除图像中的噪点和空洞，对图像进行形态学开运算，剔除面积较小的无效区域，然后进行形态学闭运算，填补空洞，得到烟雾区域连通域；
第六步，骨骼图像提取，对得到的二值图像连通域进行骨骼图像提取，并提取端点坐标，作为烟雾根候选点。
2.根据权利要求1所述的一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法，其特征在与所述第二步中提取运动块，具体方法为：
步骤201，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；
步骤202，计算连续帧块之间的差值Dij，即计算块内所有像素点的总差值，计算公式为：
Figure FDA0003263459770000021
其中，(x,y)为一个像素点；
步骤203，若差值大于阈值，则为运动块，标记为1，计算公式如下：
Figure FDA0003263459770000022
其中，T为判断是否为运动块的阈值；B(1)ij为运动块提取结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于第三步中提取满足烟雾颜色特征的块，具体方法为：
步骤301，将图像分割为若干大小为4*4的若干块bij，其中，i为行号，j为列号；步骤302，计算每块的R、G、B分量，为全部像素R、G、B的平均值，计算每块分量中最大值与最小值的差值dij是否小于阈值Tm；
步骤303，计算每块的亮度值Iij，为该块全部像素亮度值的平均值，计算Iij的值是否在T1和T2之间；
步骤304，同时满足步骤302与步骤303中所述条件的块，是符合颜色特征的块，标记为1，否则标记为0，计算公式如下：
Figure FDA0003263459770000023
其中，B(2)ij为符合烟雾颜色特征的块的提取结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其中特征在于第四步，具体方法为：将运动块和满足颜色特征的块进行按位与运算得到烟雾区域，即选择B(1)ij和B(2)ij都为1的块，计算公式如下：
Figure FDA0003263459770000031
其中，Bij为最终疑似烟雾区域。
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