KR101592388B1

KR101592388B1 - 열영상 기반의 화염 검출 방법

Info

Publication number: KR101592388B1
Application number: KR1020140138971A
Authority: KR
Inventors: 김원호; 정수영
Original assignee: 공주대학교 산학협력단
Priority date: 2014-10-15
Filing date: 2014-10-15
Publication date: 2016-02-11

Abstract

본 발명은 열영상 기반의 화염 검출 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법은, 열영상 촬영 수단에 의해 촬영된 열영상으로부터 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출하는 단계; 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 후보 블록을 검출하는 단계; 검출된 화염 후보 블록에 대하여 시간 분석을 수행하는 단계; 및 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 이용하여 최종 화염 블록을 판단하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 적응적 문턱치와 무게 중심을 이용한 화염 후보 영역 선정 방법을 적용함으로써, 오검출을 획기적으로 줄일 수 있고, 이에 따라 고정밀도의 화염 검출 알고리즘을 확립하여 원거리 화재 감시에 유용하게 적용될 수 있다.

Description

열영상 기반의 화염 검출 방법{Flame detection method based on thermal imaging}

본 발명은 열영상 기반의 화염 검출 방법에 관한 것으로서, 특히 적응적 문턱치와 무게 중심을 이용한 화염 후보 영역 선정 방법을 적용함으로써, 오검출을 줄일 수 있고, 원거리 화재 감시에 적합한 열영상 기반의 화염 검출 방법에 관한 것이다.

열영상은 물체로부터 방사되는 열에너지를 양자화하여 명암도로 나타내는 이미지를 보여준다. 이러한 열영상은 피사체의 표면 온도를 기반으로 표현되기 때문에 단순히 문턱치를 처리하는 것만으로도 화염의 검출이 용이하다. 하지만 화염을 검출하는 일련의 과정에 있어서 많은 오검출이 발생한다. 그러므로, 적외선 영상 기반의 화염 검출 알고리즘은 화염 후보를 검출하고 시공간의 분석을 이용하여 화염을 판단하여 오검출을 제거한다. 따라서, 화염 후보 검출 단계는 검출률에 중대한 영향을 미친다. 그렇기 때문에 화염 후보 영역을 최대한 정확하게 설정하고 오검출 영역을 줄여 영상 처리 시간을 빠르게 할 필요가 있다.

열영상에서 화염은 높은 명도로 나타나며, 화염의 중심 영역은 값이 균등하여 질감 분석이 매우 어렵다. 그래서 윤곽선 모양의 불규칙함을 이용하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 사람이나 인공 조명등의 오검출의 요소를 윤곽선의 불규칙함을 확인하여 화염 후보 영역으로서 제거한다. 하지만 이 방법은 근거리 화염 검출에는 용이하나 원거리 화염 검출에는 적합하지 않다. 왜냐하면 원거리에서 관측하는 화염은 원의 형태로 나타나 윤곽선의 불규칙함이 거의 없기 때문이다.

한국 공개특허공보 공개번호 10-2008-0077481(2008.08.25 공개) 한국 공개특허공보 공개번호 10-2012-0035734(2012.04.16 공개)

본 발명은 상기와 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 적응적 문턱치와 무게 중심을 이용한 화염 후보 영역 선정 방법을 적용함으로써, 오검출을 줄일 수 있고, 원거리 화재 감시에 적합한 열영상 기반의 화염 검출 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법은,

a) 열영상 촬영 수단에 의해 촬영된 열영상으로부터 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출하는 단계;

b) 상기 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 후보 블록을 검출하는 단계;

c) 상기 검출된 화염 후보 블록에 대하여 시간 분석을 수행하는 단계; 및

d) 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 이용하여 최종 화염 블록을 판단하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 상기 단계 a)에서 상기 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출함에 있어서, 상기 열원 영역 및 고온 영역 검출을 위한 각각의 문턱치를 사용하여 검출할 수 있다.

또한, 상기 단계 b)에서 상기 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 영역과 비화염 영역을 구분하고 최종 화염 후보 블록을 선정함으로써 화염 후보 블록을 검출할 수 있다.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 시간 분석은 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 움직임에 대한 분석을 하고, 평균 명도를 이용하여 화염과 이동 중인 열원체를 구분하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 상기 단계 d)에서 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 내어 각 조건에 문턱치를 적용함으로써 최종 화염 블록을 판단할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 적응적 문턱치와 무게 중심을 이용한 화염 후보 영역 선정 방법을 적용함으로써, 오검출을 획기적으로 줄일 수 있고, 이에 따라 고정밀도의 화염 검출 알고리즘을 확립하여 원거리 화재 감시에 유용하게 적용될 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도.
도 2는 열영상에서 화염과 비화염 물체의 열원 영역과 고온 영역에서의 무게 중심을 각각 보여주는 도면.
도 3은 화염과 비화염을 구분하기 위한 문턱치의 계산 과정을 도식적으로 설명하는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법을 다수의 영상에 적용하여 화염 검출을 실험한 결과를 보여주는 도면.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법은, 크게 화염 후보 블록 검출 과정, 화염 후보 블록의 시간 분석 과정, 최종 화염 블록 판단 과정으로 구성될 수 있다. 이하에서는 각 과정에 대해 상세히 설명해 보기로 한다.

상기 화염 후보 블록 검출 과정은 열영상 촬영 수단(예를 들면, 적외선 카메라)에 의해 촬영된 열영상을 제어부(미도시)에 의해 수신하고, 그 수신한 열영상으로부터 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출한다(단계 S101∼S104). 여기서, 이에 대해 부연 설명해 보기로 한다.

도 1의 흐름도에서 단계 S101은 본 발명에 따른 화염 검출 방법의 프로세스를 프로그램화한 알고리즘에서 초기화 단계를 의미하는 것으로, "STATE"는 화염 후보 블록 검출과 시간분석 과정의 구분을 의미하고, "CNT"는 영상 프레임이 몇 번째 프레임인지 카운트하는 것을 의미한다. 단계 S101은 초기화 단계이므로 "STATE"와 "CNT"는 각각 0(zero)으로 놓는다. 이상과 같은 초기화 상태에서 제어부는 열영상 촬영 수단(적외선 카메라)으로부터 전송된 열영상 신호를 수신하고, 그것으로부터 이미지(영상)를 획득한다(단계 S102). 그런 후, 제어부는 해당 영상 프레임 번호가 "0"인지를 판별한다(단계 S103). 이 판별에서, 해당 영상 프레임 번호가 "0"이면 획득된 이미지로부터 화염 후보 영역을 분리한다(단계 S104). 즉, 열영상으로부터 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출해 낸다. 여기서, 상기 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출함에 있어서, 상기 열원 영역 및 고온 영역 검출을 위한 각각의 문턱치(적응적 문턱치)를 사용하여 검출할 수 있다.

이때, 상기 열원 영역 검출을 위한 문턱치(TH₁)와 고온 영역 검출을 위한 문턱치(TH₂)는 각각 아래의 수식 관계에 의해 계산될 수 있다.

여기서, I_avg는 영상 밝기의 평균, I_std는 영상 밝기의 표준 편차, I_max는 영상 밝기의 최대치를 각각 나타낸다.

이렇게 하여 열원 영역과 고온 영역의 검출이 완료되면, 그 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여(즉, 무게 중심을 분석하여) 화염 후보 블록을 검출한다(단계 S105). 이때, 상기 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 영역과 비화염 영역을 구분하고, 그를 바탕으로 최종 화염 후보 블록을 선정함으로써 화염 후보 블록을 검출할 수 있다.

이후, 영상 프레임 번호를 "1"로 바꾼 후(단계 S106), 본 발명의 화염 검출 방법의 프로세스를 상기 단계 S102로 회귀시킨다.

다음에, 제어부는 다시 획득된 영상의 프레임 번호가 "0"인지를 판별한다(단계 S103). 이 판별에서, 해당 영상 프레임 번호가 "0"이 아니면, 상기 검출된 화염 후보 블록에 대하여 시간 분석을 수행한다(단계 S107). 여기서, 이와 같은 시간 분석은 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 움직임(화염 후보 블록의 변화)에 대한 분석을 하고, 평균 명도를 이용하여 화염과 이동 중인 열원체를 구분하는 것을 포함할 수 있다.

이후, 카운트(CNT)를 1만큼 증가시키고(단계 S108), 그 카운트 값이 미리 설정한 값(예를 들면, 6)을 만족하는지를 판별한다(단계 S109). 이 판별에서 카운트 값이 미리 설정한 값(예를 들면, 6)을 만족하지 않으면, 프로세스를 상기 단계 S102로 회귀시킨다. 그리고, 상기 단계 S109의 판별에서 카운트 값이 미리 설정한 값(예를 들면, 6)을 만족하면, 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 이용하여 최종 화염 블록을 판단한다(단계 S110). 이때, 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 내어 각 조건에 문턱치를 적용함으로써 최종 화염 블록을 판단할 수 있다.

이렇게 하여 최종 화염 블록의 판단이 완료되면, "CNT"와 "STATE"는 각각 다시 0(zero)으로 놓고, 프로세스를 상기 단계 S102로 회귀시킨다(단계 S111).

그러면, 이하에서는 상기 화염 후보 블록 검출 과정, 화염 후보 블록의 시간 분석 과정 및 최종 화염 블록 판단 과정에 대해 각각 구체적으로 더 상세히 설명해 보기로 한다.

< 화염 후보 블록 검출 >

1)문턱치 계산

화염은 보통 500℃ 이상의 높은 열에너지를 갖고 있어 화재 감시에 사용되는 LWIR(Long Wavelength Infrared) 카메라에서는 최대 측정 온도 범위에 포화되어 나타난다. 그리고 촬영 환경이나 설정에 따라 화염은 명암 대비와 밝기가 다르게 나타나는 경우가 있다. 이러한 이유는 인간이 영상을 쉽게 파악할 수 있도록 하기 위해 AGC(Auto Gain Control)와 같은 기능이 사용되기 때문이다. 이런 변화에 적응적으로 화염 후보 영역을 선정하기 위해, 영상 밝기의 평균(I_avg), 표준 편차(I_std), 최대값(I_max)을 이용하여 두 종류의 문턱치를 계산한다. 하나는 열원 영역을 검출하기 위한 문턱치이고, 다른 하나는 열원 영역 내부의 고온 영역을 검출하기 위한 문턱치이다.

열영상에 화염이 존재한다면 그 중심 영역은 영상의 최대 명도로 나타나게 된다. 반대로 화염이 존재하지 않는다면 영상 내부의 최대값은 영상의 평균보다 다소 높은 정도로 나타나게 된다. 하지만 통계적 값만을 적용하게 되는 적응 문턱치의 경우 충분한 명도를 갖지 않는 영역을 화염 후보로 선정하게 된다. 이런 문제를 해결 하기 위해 영상의 최대값을 기준으로 문턱치 계산 방법을 다르게 적용한다.

열원 영역 검출을 위한 문턱치(TH₁)와 고온 영역 검출을 위한 문턱치(TH₂)는 전술한 바와 같이 다음의 수식 관계에 의해 계산한다.

.......................(수식 1)

.......(수식 2)

.......(수식 3)

2)영역 분석

영역 분석은 열원 영역내의 고온 영역과의 무게 중심을 비교하여 비화염 영역을 제거하는 과정이다. 이것은 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 화염은 전체적 윤곽과 내부 고온 영역의 무게 중심이 같으며, 비화염 물체의 경우(굴삭기) 그 중심이 차이가 난다는 점을 이용한다.

영역 분석전에 입력된 영상을 4×4 평균 블록으로 만들고, 열원 영역 검출을 위한 문턱치(TH₁)와 고온 영역 검출을 위한 문턱치(TH₂)로 문턱치 처리를 하여 열원 영역과 고온 영역을 분리한다. 그리고 열원 영역을 인접 블록 간에 그룹화를 한다. 그런 후, 구분된 각 열원 영역을 이용하여 무게 중심을 분석한다.

이미지에서 무게 중심의 좌표

,

는 다음의 수식에 의해 계산된다.

....................(수식 4)

여기서, M₀₀는 영역 구성 화소수, M₁₀은 구성 화소의 x좌표 값의 합, M₀₁은 구성 화소의 y좌표 값의 합을 각각 나타낸다. 이와 같은 M₀₀, M₁₀, M₀₁은 다음의 수식으로 얻을 수 있다.

......................(수식 5)

여기서, x와 y는 화소의 좌표이다. 그리고, I(x,y)는 그룹화된 열원 영역 이미지에서 n번째 영역에 대해서 다음과 같이 0 또는 1로 정의된다.

..................(수식 6)

이상과 같은 수식을 이용하여 그룹화된 각 열원 영역과 내부에 존재하는 고온 영역의 무게 중심을 이용하여 유클리드(Euclidean) 거리를 계산한다. 그리고 화염은 열원 영역과 고온 영역이 서로 비슷한 위치에 무게 중심이 자리하게 된다. 하지만 비화염 열원체 중 차량이나 굴삭기 등은 무게 중심의 위치가 서로 다른 곳에 위치하게 된다. 이러한 점을 이용하여 문턱치를 이용해 화염과 비화염을 구분한다. 그러나, 화염을 근거리에서 촬영할 시에는 외염과 내염의 구분이 매우 명확해지고, 화염의 불규칙한 모양이 나타나게 된다. 그 결과, 초고온 영역의 중심지와 열원 영역의 무게 중심의 좌표가 매우 다른 곳에 위치하게 된다. 그러므로 문턱치는 영역의 크기에 따라 변화를 필요로 한다.

화염의 열원 영역에서의 무게 중심은 고온 영역의 무게 중심을 기준으로 일정 반경 내에 존재하기 때문에 화염과 비화염을 구분하기 위한 문턱치는 다음과 같이 계산한다.

고온 영역에 대한 x축과 y축의 최소값과 최대값을 계산한다. 그리고 이것을 이용해 대각선의 길이를 계산한다. 그런 후, 그 값을 반으로 나누어 R을 생성한다. 이를 도식화하면 도 3과 같다.

이때, 문턱치 TH₃는 다음과 같이 계산한다.

....................(수식 7)

여기서,

는 가중치로서 0에서 1 사이의 값으로 정한다. 앞에서 구해진 무게 중심 간의 거리가 TH₃보다 작다면 최종 화염 후보로 선정하게 된다.

< 화염 후보 블록의 시간 분석 >

시간 분석에 있어서는 화염 후보 블록으로부터 상관도 분석과 평균 명도를 계산한다. 상관도 분석은 현재 이미지와 이전 이미지를 MAD를 이용하여 계산한다. 그리고, 평균 명도는 화염 후보 블록내 화소값의 평균값으로부터 계산한다.

이 두 종류의 값은 총 6번을 수행한 후 평균값을 구한 후 최종 화염 블록 판단에 사용된다.

< 최종 화염 블록 판단 >

차량처럼 이동중인 동적인 열원체는 지속적으로 이동하므로 블록의 평균 명도가 급격히 낮아진다. 하지만 화염의 확산이 발생해도 위치 이동이 급격하게 일어나지 않아 높은 평균 명도를 갖는다. 그리고 화염은 동적인 움직임이 크다. 그러므로 이미지 상관도가 낮다. 그 외에도 햇빛에 의한 온도가 상승한 물체와 햇빛 반사와 같은 오검출 요소가 존재한다. 화염 블록 판단의 기준이 되는 화염과 오검출 요소들의 특징을 [표 1]에 나타내었다.

화염과 오검출 요소들의 특징

	이미지 상관도	평균 명도	예시
화염	낮음	높음	화재
동적인 열원 영역	낮음	낮음	차량
정적인 열원 영역	높음	높음	보일러, 굴뚝
햇빛에 의한 영향	높음	높음	바위, 건물 외벽

차량이나 보일러, 햇빛을 반사하는 바위나 건물 외벽 같은 오검출 요소는 상기 <표 1>과 같은 판단 기준으로서 제거가 가능하다.

상관도의 판단 기준은 상관도가 적어야 한다는 점이다. MAD 기법을 적용하여 상관도를 구하였기 때문에 후보 블록의 MAD의 평균값(B_mad)이 작을수록 상관도가 높다. 다음 수식과 같이 상관도에 대한 화염 블록을 판단한다.

....................(수식 8)

여기서, 문턱치 TH₄를 고정된 값으로 적용하게 되면 카메라의 흔들림에 의해 오검출이 커지게 되며, 원거리의 화염은 움직임이 적게 나타나게 되어 검출되지 않을 수 있다. 그러므로 문턱치는 영상의 환경에 따라 조절되어야 한다.

본 발명에서는 문턱치를 조절하기 위해 영상 차분을 이용하였다. 시간 분석동안 현재 이미지와 이전 이미지의 차분을 이용하여 움직임 픽셀 수의 비율을 이용한다. 차분 이미지는 아래의 수식에 의해 구한다.

....................(수식 9)

여기서, img_dif는 차분 이미지, img_cur은 현재 이미지, img_pre는 이전 이미지를 각각 나타낸다.

그리고, 아래의 수식과 같이 1이하에 해당되는 화소수 N을 계산한다. 영상의 노이즈를 고려하여 1이하로 정하였다.

....................(수식 10)

마지막으로 움직임이 있는 화소수의 비율 α를 다음의 수식과 같이 계산한다.

....................(수식 11)

시간 분석동안 이 과정을 반복하여 가장 큰 α값을 다음의 수식과 같이 TH₄를 계산하는데 사용한다.

....................(수식 12)

문턱치 TH₄는 0∼5 사이의 값을 갖도록 조절된다.

블록의 평균 명도 B_avg는 문턱치 TH₅를 적용한다. TH₅는 180으로 실험적으로 구한 값을 적용한다.

....................(수식 13)

마지막으로 아래의 수식을 적용하여 최종 화염을 판단하게 된다.

..........(수식 14)

< 실험 및 결과>

실험에 사용된 영상은 10개로 화염 포함 영상 7개로 해상도는 720×480의 30초 영상이다. 그리고 영상 입력 주기는 0.2초로 적용하여 Matlab으로 실험을 진행하였다. 도 4는 실험에 사용된 영상과 검출 결과이다. 영상 내의 붉은색은 화염으로 검출된 영역이다.

이 결과를 종래 화염 검출 알고리즘(알고리즘 1 및 알고리즘 2)과 비교하여 영상 시퀀스별 검출 결과를 [표 2]에 나타내었다. 알고리즘 1은 화염 후보를 검출하기 위해 고정 문턱치를 적용하였고, 알고리즘 2는 상기 수식 3에 제시된 적응 문턱치로만 화염 후보를 검출하였다. 본 발명의 알고리즘은 적응 문턱치와 무게 중심을 이용하여 오검출을 줄인 화염후보를 사용한다. [표 2]의 검출 결과로부터 본 발명의 알고리즘이 오검출 수가 가장 적음을 알 수 있다. 즉, 영상 시퀀스 단위의 검출률은 100%이며, 오검출은 0%로 매우 높은 정확도를 보여준다.

영상 시퀀스 별 검출결과

영상	알고리즘 1		알고리즘 2		본 발명 알고리즘
	검출	오검출	검출	오검출	검출	오검출
1	○		○		○
2	○	○	○	○	○
3	○	○	○		○
4	-	○	-		-
5	-		-		-
6	○		○		○
7	○		○		○
8	○		○		○
9	-	○	-	○	-
10	○		○		○
검출 수	7/7		7/7		7/7
오검출 수	4/10		2/10		0/10

이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 열영상 기반의 화염 검출 방법은 적응적 문턱치와 무게 중심을 이용한 화염 후보 영역 선정 방법을 적용함으로써, 오검출을 획기적으로 줄여 고정밀도의 화염 검출 알고리즘을 구축할 수 있고, 이에 따라 근거리는 물론 원거리 화재 감시에 매우 유용하게 적용될 수 있으며, 그 결과 화재 예방 및 화재에 따른 인명 및 재산의 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다.

이상, 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

a) 열영상 촬영 수단에 의해 촬영된 열영상으로부터 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출하는 단계;
b) 상기 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 후보 블록을 검출하는 단계;
c) 상기 검출된 화염 후보 블록에 대하여 시간 분석을 수행하는 단계; 및
d) 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 이용하여 최종 화염 블록을 판단하는 단계를 포함하고,
상기 단계 a)에서 상기 열원 영역과 각 열원 영역 내의 고온 영역을 검출함에 있어서, 상기 열원 영역 및 고온 영역 검출을 위한 각각의 문턱치를 사용하여 검출하는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 열원 영역 검출을 위한 문턱치와 고온 영역 검출을 위한 문턱치는 각각 아래의 수식 관계에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.

여기서, TH₁은 열원 영역 검출을 위한 문턱치, TH₂는 고온 영역 검출을 위한 문턱치, I_avg는 영상 밝기의 평균, I_std는 영상 밝기의 표준 편차, I_max는 영상 밝기의 최대치를 각각 나타낸다.
제1항에 있어서,
상기 단계 b)에서 상기 열원 영역과 고온 영역의 각 무게 중심의 거리 차이를 이용하여 화염 영역과 비화염 영역을 구분하고, 최종 화염 후보 블록을 선정함으로써 화염 후보 블록을 검출하는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.
제4항에 있어서,
상기 무게 중심의 좌표
,
는 다음의 수식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.

여기서, M₀₀는 영역 구성 화소수, M₁₀은 구성 화소의 x좌표 값의 합, M₀₁은 구성 화소의 y좌표 값의 합을 각각 나타낸다.
제1항에 있어서,
상기 단계 c)에서 상기 시간 분석은 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 움직임에 대한 분석을 하고, 평균 명도를 이용하여 화염과 이동 중인 열원체를 구분하는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 단계 d)에서 상기 시간 분석을 통해 나온 결과에 대한 평균값을 내어 상기 열원 영역 및 상기 고온 영역 각각에 문턱치를 적용함으로써 최종 화염 블록을 판단하는 것을 특징으로 하는 열영상 기반의 화염 검출 방법.