【计算机视觉】森林火灾检测-1

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7522467

前段时间做了一个火灾检测的小程序，因为时间紧，实现的算法也简单。只用了两步处理：运动检测和颜色检测。日后还会再改进~

运动检测

其实就是检测背景，对背景建模然后提取前景中运动的物体作为候选火灾样本。尝试了两种简单的背景算法：高斯背景建模和背景相减，还是背景相减的效果较好。以下是代码：

[cpp] view
plain copy

 





//背景相减  

void FireDetector:: CheckFireMove(IplImage *pImgFrame/*, IplImage* pInitBackground, IplImage *pImgMotion*/)  

{  

    int thresh_low = 80;//30  

  

    cvCvtColor(pImgFrame, pImgMotion, CV_BGR2GRAY);  

    cvConvert(pImgMotion, pMatFrame);  

    cvConvert(pImgMotion, pMatProcessed);  

    cvConvert(pImgBackground, pMatBackground);  

  

    cvSmooth(pMatFrame, pMatFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);  

    //计算两幅图的差的绝对值  

    cvAbsDiff(pMatFrame, pMatBackground, pMatProcessed);  

    //cvConvert(pMatProcessed,pImgProcessed);  

    //cvThresholdBidirection(pImgProcessed,thresh_low);  

    //对单通道数组应用固定阈值操作,此处得到二值图像  

    cvThreshold(pMatProcessed, pImgMotion, thresh_low, 255.0, CV_THRESH_BINARY);  

    //使用 Gaussian 金字塔分解对输入图像向下采样，再向上采样  

    cvPyrDown(pImgMotion,pyrImage,CV_GAUSSIAN_5x5);  

    cvPyrUp(pyrImage,pImgMotion,CV_GAUSSIAN_5x5);  

    //腐蚀和膨胀操作  

    cvErode(pImgMotion, pImgMotion, 0, 1);  

    cvDilate(pImgMotion, pImgMotion, 0, 1);   

  

    //使用当前帧0.3的比例对背景图像更新  

    int pUpdate=0.3;//0.0003  

    cvRunningAvg(pMatFrame, pMatBackground, pUpdate, 0);                      

    cvConvert(pMatBackground, pImgBackground);  

}  

颜色检测

颜色检测最初用的是Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 于2004年在ICIP发表的文章《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中建立的颜色模型：



其中R、G、B为RGB模型中的颜色分量S为HSI颜色模型中的饱和度；Rt为R分量的阈值经试验得到可设定在55~56之间；St为饱和度的阈值经试验得到可设定在115~135之间。虽然简单，确很有效。之后自己又增加了些亮度之类的信息，并调整了阈值。

[cpp] view
plain copy

 





//论文《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中的颜色模型  

void FireDetector::CheckFireColor2(IplImage *RGBimg)  

{  

    int RedThreshold=115;  //115~135   

    int SaturationThreshold=45;  //55~65  

  

    for(int j = 0;j < RGBimg->height;j++)  

    {  

        for (int i = 0;i < RGBimg->widthStep;i+=3)  

        {  

            uchar B = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i];  

            uchar G = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i+1];  

            uchar R = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i+2];  

            uchar maxv=max(max(R,G),B);   

            uchar minv=min(min(R,G),B);   

            double S = (1 - 3.0*minv/(R+G+B));  

              

            //火焰像素满足颜色特征  

            //(1)R>RT   (2)R>=G>=B   (3)S>=( (255-R) * ST / RT )  

            if(R>RedThreshold&&R>=G&&G>=B&&S>0.20/*&&/*S>(255-R)/20&&S>=((255-R)*SaturationThreshold/RedThreshold)*/)  

                pImgFire->imageData[i/3+pImgFire->widthStep*j] = 255;  

            else  

                pImgFire->imageData[i/3+pImgFire->widthStep*j] = 0;  

              

        }  

    }  

}  

经过两部检测后的备选像素，大于一定值则判定为火，标框并报警，效果如下：