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基于多光谱图像的烟雾检测

2011/2/16 15:04:42  来源:中国计量测控网 
字号: 13号字 16号字

  摘要:烟雾检测对于火灾早期防范非常重要,传统的智能视频和图像处理技术易受背景运动信息影响,抗干扰性差,且不容易区分森林水雾和燃烧产生的烟雾,森林防火误报率高。为此提出一种新的多光谱图像检测方法检测烟雾。采用多光谱成像系统,获取400至720 nlTl波段范围的烟雾、水雾光谱图像序列,对图像进行分层像素整合处理;利用欧氏距离度量不同分块光谱特征差异,获取动态区域光谱特征向量,根据目标与背景问光谱特征向最差异,提取烟雾、水雾区域。室内外试验结果表明:多光谱图像检测方法可用于烟雾检测,能够有效地检测并区分烟雾和水雾,与视频图像方法结合,可有效地用于森林火灾监测,降低森林火灾检测误报率。

  关键词:烟雾检测;多光谱图像;光谱特征

  引言

  火灾对自然植被、人类财产会造成不可估量的损失。烟雾检测是火灾防范的重要环节,烟雾的有效检测能及时发现尚未扩散的火势,达到火灾早期控制目的。早期火灾检测主要是针对火焰和温度进行检测,如红外监视传感器检测火情,这种检测方法要求火焰与传感器之间没有阻挡物,而实际的森林火灾源头常常隐藏在灌木丛、树木、山体等遮挡物之后,只有当火焰蔓延至树顶之后才有可能被检测到,而这时火势往往已转变为大火。另外对烟尘敏感的感烟传感器也被用于火灾检测,但受制于空间制约,通常用于室内监测,无法用于大范围区域如森林环境。

  目前智能视频技术和图像处理技术被广泛地应用于烟雾检测,这些方法多利用烟雾本身的动态特征、色彩特征以及透明特征等。Vicente等认为图像中烟雾区域的像素值在一定时间内呈现低频持续变化,而其他运动背景如飞鸟、行驶汽车等快速运动物体表现为像素上的瞬时运动,可用隔多帧差方法提取烟雾产生区域。但该方法易受局部持续运动物体干扰,如晃动的树叶等,不适合森林防火。由于透明性,烟雾的产生使背景图像锐度减小,轮廓逐渐模糊,其对应的小波系数能量会减少,可利用小波变换提取烟雾产生区域。但该方法容易产生很多噪声,易受亮度影响,且当背景图像信息量少时算法难以实现。袁非牛等利用烟雾运动特性,计算图像分块的累积量和主运动方向,采用贝叶斯分类器对烟雾进行了检测。

  以上这些方法在特定场合有较好的检测效果,但是不能较好地区分烟雾和水雾。这是因为烟雾和水雾的动态特征十分相似,且往往呈白色状,传统彩色传感器所能采集的光线波长范围较小,通过颜色较难区分烟雾和水雾,而水雾在野外森林监视下又经常出现。多光谱成像技术是将摄入光源经过过滤,同时采集不同可见光谱和红外光谱等波段的数字图像,并进行分析处理的技术。该技术利用物质光谱反射率与其化学物理特性之间的相关性,进行物质鉴别和其化学成分预测,已广泛应用于军事、医学和农业等领域。本文提出一种基于多光谱图像的检测方法检测烟雾,利用烟雾和水雾的不同光谱特征,区分烟雾和水雾,为森林防火提供技术支持。

  1光谱特征分析

  由于每种物质都有各自的光谱特征,因此可以根据光谱来鉴别物质和其化学组成。光谱分析可利用发射光谱,也可利用吸收光谱,本文是在可见光波段获取多光谱图像来分析背景物质光谱差异,利用的是发射光谱。

  本文使用CRI公司生产的VariSpec VIS型电调滤光片和加拿大QIMAGING公司生产的高倍增益CCD相机组成多光谱成像系统,能够获取400至720 nm波段的图像,以10 nm为问隔,图像分辨率1 360×l 036,16位深,tif格式。对于获取的一副图像,由于空间距离的差异,不同位茕像素所代表的空间尺寸不同,通常靠近图像顶端或地平线的像素所代表的实际空间较大,反之较小。为了减小距离带来的检测差异,提高运算速度,在得到图像后先进行分层像素整合处理,其分层示意图如图l所示。整合尺寸由区域町被完全分辨的最低要求所定,靠近地平线区域整合尺寸较小,以提高分辨率,近距离范围整合尺寸较大,以提高运算速度,检测算法来源于每个单独分块。整合规模由图像所代表的实际距离决定。对于每个m×咒矩形分块所包含像素的灰度值上进行平均化,即

  经过分层整合后的图像,每一分块的灰度值代表该区域在对应波段的反射值,将每一分块在400--720nm波段的33副图像的厌度值提取出来,则得到该分块光谱特征向量X’,为了排除光线强度带来向量模差异,对X’做oo范数归一化处理

  X代表该分块所独有的光谱特征。利用欧氏距离度量不同分块光谱特征差异d

  对于已获取的烟雾场景多光谱图像,同一波段下烟雾图像与背景图像相减,设定合适阈值k,可提取图像动态范围。设烟雾、水雾的光谱特征向星分别为X。和X1,动态范围像素分块与Xs和Xf的欧氏距离分别为ds和df,设定阈值k2和k3,则可根据以下条件判断相应分块是烟雾区还是水雾区。

  2仿真实验及结果讨论

  2.1烟雾、水雾室内成像实验及仿真结果讨论

  为了避免杂光影响,实验采用白色平行光做单一光源,在暗窜下对烟雾和水雾进行单独成像,烟雾由烟饼燃烧产生,水雾由空气加湿器产生。由于光谱CCD采像延迟,需要对其进行形态I占1定。对于烟雾,采用一个透明、薄壁的空瓶作为容器,将燃烧产牛的烟收入其内,维持其浓度。对于水雾,采用空气加湿器模拟产生,在室内无风条件下其形态可以认为基本不变。成像结果如图2,其中亮线为瓶壁的镜面反射,不作为信息采集区域。

  对于水雾,根据多光谱图像,截取图2(a)中水雾特征区域可提取水雾的光谱特征向虽F。对于烟雾,为排除空瓶对像素值影响,分别选取烟瓶和空瓶的特征区域(避开亮线)提取光谱特征向量S’,B,则烟的特征向量可由烟瓶减去空瓶得到

  为了排除不同光源影响,这里采用白板定标法对特征向量进行修正,白板由聚乙烯等特殊材料制成,对各个波段的光反射率达95%以上,对白板单独成像获得白板光谱特征向量Ⅳ,定标后烟雾、水雾光谱特征向量Sw和Fw分别为

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