视频烟雾的颜色和动态特征的选择及探测方法
智慧森林防火防烟系统识别解决方案
智慧森林防火防烟系统识别解决方案
第一章系统概述 1.1背景概述 云南省位于中国西南的边陲，面积39万平方千米，占全国面积 4.11%，全国各省级行政区面积排名第八。云南省森林覆盖率为52.93%，排名全国第三。 1998年，党中央、国务院作出了实施天然林资源保护工程(简称天保工程)的重大战略决策。云南坚决贯彻执行天保工程，13个州市、69个县、17个国有重点森工企业全面停止天 然林采伐，实施天保工程。截止到2011年，天保工程一期的实施已经取得了阶段性成果。工 程区总面积达到了 3.5亿亩，区域内涉及人口两千余万，占全省人口总数的六成以上，全省 实际落实森林管护面积达到18965万亩，是国家下达任务的106%。累计营造公益林3764万亩，完成规划任务的140%。 从2011年起，天保工程二期正式开始实施，在一期的基础上增加了大理的3个县市区，争取到2020年，实现森林资源从恢复性增长向质量提升转变，工程区新增森林面积1000万亩，净增森林蓄积 1.7亿立方米，工程区森林覆盖率提高到67%以上，质量明显提高;实现生态状况由逐步好转向明显改善转变，工程区水土流失明显减少，生物多样性明显增加，工程 区林业总产值超过千亿元，林农从林业中获得的人均收入达到4000元以上。 在政策方面，云南省将继续停止天然林商品性采伐，同时，渐渐开放集体商品林采伐， 先行试点，鼓励开展人工商品林的培育与利用。合理确定木材经营加工企业布局，建立健全 市场准入制度，提高准入门槛，实施生态效益补偿，增加森林培育经营补助，为建设“森林云南”，构建绿色生态安全屏障和生物多样性宝库，添砖加瓦。 随着森林面积的不断增加，对森林火灾的预警及及时响应显得极为重要。 1.2森林防火监测方法比较 科技的进步，也使森林防火走入了现代化和数字化时代，目前国内外在森林火灾的监测 领域主要采用如下几种方式： A）卫星遥感监测：适合林业资源的大面积监测。因覆盖和频率等原因，难以及时发现 局部的初期火灾，不利于重点区域的时时监控。 B）传统人工瞭望和巡视：劳动强度大、很难适应现代化的森林防火要求。 C）传统实时图像监控：人工值守时容易疲劳，且前后端设备庞杂，后期维护困难，致
图像增强和边缘检测实验报告
图像增强和边缘检测 实验内容 1）将Image1.jpg 转换为灰度图像A。 2）读懂文档（图像直方图均衡化.doc），利用里面的方法通过编程对图像A进行直方图均衡化处理，得到处理后的图像B。显示图像A和B，以及各自对应的灰度直方图。 3）利用锐化方法（教材118－120页），编制程序，对图像A和B分别使用罗伯特梯度，索伯尔梯度，拉普拉斯方法，进行处理，比较哪种求边缘的方法好，以及进行图像的直方图均衡化后能否提高求边缘的精确度。 4）撰写报告书，说明实验的步骤和方法，实验的结果等。 5）提交报告书以及源程序 实验步骤和方法 1）调用rgb2gray()函数将Image1.jpg 转换为灰度图像A。并将图像A保存到f和I1中。2）统计图像A中的像素并进行均衡化处理并将结果保存到B，显示图像A和B；调用imhist()函数显示两图像的灰度直方图。 3）编制罗伯特锐化函数，设定两个模板t1=[1,0;0,-1] t2=[0,-1;1,0]，调用conv2()函数获得图像和两个模板的卷积并取绝对值相加获得罗伯特锐化结果，缩小结果图像。4）编制索伯尔锐化函数，设定两个模板t1=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1] t2=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1] ,其余步骤与罗伯特锐化相似。 5）编制拉普拉斯锐化函数，设定模板t(m,n)=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0]，将待处理图像与模板卷积，并用原图像的至减去模板运算结果的整数倍，将结果缩小化到原图像大小既得拉普拉斯锐化结果。 6）函数整合，将编制好的3）、4）、5）三个函数整合到2）的程序后面并加以调整，分别对图像A和B进行锐化，并将结果输出到2*4的图框中进行对比 实验结果 1）
遥感原理在森林火灾监测中的应用
中南大学 本科生遥感实习报告 实习题目：遥感在森林火灾监测中的应用 ----以2002年大兴安岭重大森林火灾为例实习时间：2013年6月24日-7月5日
目录 0 引言-------------------------------------------------------------------------1 1 研究区概况----------------------------------------------------------------1 2 火点类型介绍-------------------------------------------------------------1 3 遥感火险监测原理-------------------------------------------------------2 3.1火灾点的识别和定位------------------------------------------------------------2 3.2过火面积的估算------------------------------------------------------------------2 4 数据简介及研究方法----------------------------------------------------3 4.1 数据来源--------------------------------------------------------------3 4.2 Landsat-7数据格式--------------------------------------------------3 4.3 本课题使用的数据--------------------------------------------------3 4.3.1火灾点定位使用的数据---------------------------------------------------------------4 4.3.2火灾前后植被覆盖对比使用的数据------------------------------------------------4 4.4 研究方法--------------------------------------------------------------4 4.5 数据处理--------------------------------------------------------------5 4.5.1着火点定位------------------------------------------------------------------------------5 4.5.2火灾前后研究区归一化植被指数NDVI计算比较------------------------------8 5 总结-------------------------------------------------------------------------9 6 实习心得-------------------------------------------------------------------9 参考文献------------------------------------------------------------------------10 有关文献摘要------------------------------------------------------------------10
于视频图像的森林火灾烟雾识别方法
辩３２卷仪％仪表学撤 的过程。它包括变化最检测和自适应阈值分割．罐终得到序列羽像中运动存在与否的个运动模板。Ｒ前常用的运动同标检测方法主要有１种背景减除法、光流法段帧差法ｐ１。在背景减除法中，先对背景图像进行建模，然后利用当自Ｈ帧罔像与背景周像相减来确定运动区域。随着时问的变化，光照条件通常会发生缓慢的改变，需要及时更新背景图像。对于森林火灾监控现场，光照条件复杂，背景更新的速度往往跟不上环境的改变，从而容易造成严重的错分。光流法，采用运动Ｒ标随时间变化的光流场特征性来提取和跟踪运动目标。光流法虽然能直接用于摄像机运动Ｆ的日标检测．但计算复杂不适于实时处理，所以选两种方法都不适台坩来进行森林火，火熘雾识别。帧差法，利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧图像之间进行著分米提取出图像中的运动区域。鉴于帧差法对于动态环境具有较强的自适应性，且计算简单，所以采用此方法来实现对火灾烟雾运动的捕获，如图３。 运动区域的准确提取，对烟雾识别算法的识别率有着重要的影响．噤声的干扰根容易产生较丈的误差。为了减少噪声的干扰，除了在每一帧中进行常规的滤渡处理以外，还需利片ｊ连续运动图像在对问上的相关性信息米消除噪声。 传统的帧问差算法只对单幅差分图像进行二值化，根据最大类问方差闽值，得运动二值化图像。由于冒像信噪比低，差分图像序列中混有大量的白 囤３运动检测：抽）森林火灾视频戤囤（ｂ）单帧差分圈ｋ）单帻差分＝值他掘（ｄ）累积差分二值化由 埘于火灾烟棼Ｈ标，其存卅现、膨胀、消散过程中运动幅度小大．存传统单帧差分二值化罔像序列中值基本为ｌ，这样柱烟雾ｄ标附近区域像素值往往偏高，如罔３（ｃ）所示。现取输入图像序列共取８帧，进行两两帧问差分并对差分图像累加，其崇 加２８执（８＋（８一１）佗），所以累加图像像素值在［ｑ２８】之问。鳋实验测试验证，取阐值矗＝１０效果较好姐果像素值大于‘ｔ则该点像素值置为２５５，否则 像素值取Ｏ。相对于传统的单帧帧差运动检测．如图３（０ｔ累积帧差法检测效果史好，如图３（ｄｋｍ川＝Ｒ嬲竭∽ ３林火烟雾图像Ｍ距离识别 火灾烟雾图像在视觉特征上相对于娄烟运动目标提取中的主要干扰物（如晃动的树枝、飞乌、行驶的车辆等）还是有明显区别的，可以用颜色和纹理特性进行表征。来自同一类别的特征值具有相 燃一圜麟．、＿一。 景嚣 。、●＿■雾．、一■ Ｉ＿］徽
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
DSP 实验报告 一、 图像的锐化处理（高通滤波处理） 1、 实验原理 处理模板如下： ???? ??????--+--=004100 ααα ααM 25.0=α 对应数学表达式： ()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα 2、 C 程序及运行结果 程序： Acute_RGB_Image(int *buffer) { int x,y; for (y=0;y
运行结果： 锐化前锐化后 分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。 3、汇编程序及运行结果 程序： ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red); ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green); ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue); .mmregs .def _ImageAcuteSub .text _ImageAcuteSub: mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTH mov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHT rptb y_loop rptb x_loop mov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y) add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y) add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1) add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1) sfts ac1,#-2 mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)
视频火焰检测综述
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2013, 3, 336-343 https://www.360docs.net/doc/6617361026.html,/10.12677/csa.2013.38059 Published Online November 2013 (https://www.360docs.net/doc/6617361026.html,/journal/csa.html) Survey of Flame Detection Based on Video* Xiyin Wu1,2, Yunyang Yan1,2#, Jing Du1,2, Yi’an Liu2 1School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 2Faculty of Computer Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian Email: keweiwxy@https://www.360docs.net/doc/6617361026.html,, #areyyyke@https://www.360docs.net/doc/6617361026.html, Received: Oct. 25th, 2013; revised: Nov. 13th, 2013; accepted: Nov. 19th, 2013 Copyright ? 2013 Xiyin Wu et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unre-stricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Abstract: The traditional fire detection system is an unsatisfactory way of detecting fire based on some sensors. As an effective type of early fire detection technology, video fire detection has received extensive attention recently with the improvement of technology of computer and digital image process. The process of video fire detection is shown here. The flame image characters are discussed such as the static characteristics in single frame and dynamic characteristics in multiple frames. Some typical methods of fire image feature extraction are presented. Then the fusion algorithm with multiple features is classified and summarized. Finally, the development of video fire detection is prospected. Keywords: Flame Detection; Feature Extraction; Feature Fusion; Survey 视频火焰检测综述* 吴茜茵1,2，严云洋1,2#，杜静1,2，刘以安1 1江南大学物联网工程学院，无锡 2淮阴工学院计算机工程学院，淮安 Email: keweiwxy@https://www.360docs.net/doc/6617361026.html,, #areyyyke@https://www.360docs.net/doc/6617361026.html, 收稿日期：2013年10月25日；修回日期：2013年11月13日；录用日期：2013年11月19日 摘要：基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术，已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程，着重分析火焰的图像特征，包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征，并探讨了典型的特征提取算法，对多特征融合算法进行了分类比较，最后展望了视频火焰检测的发展趋势。 关键词：火焰检测；特征提取；特征融合；综述 1. 引言 由于火灾的频发性，尽早预防和避免火灾事故越来越重要。现今使用的火灾探测系统一般基于传感器[1]，主要分为静电式、感温式、感光式和复合式。这些传感器大都是对颗粒、空气湿度、温度、透明度、烟雾等物理采样进行检测[2]，虽然成本低、见效快，但存在适用空间有限、易受干扰、误报率高、智能度低、不适合在恶劣条件下检测等局限性。 近年来，随着视频监视设备的普及和视频图像处理技术的发展，研究者们将目光转向了视频火焰检测(Video Fire Detection, VFD)。摄像机采集信号后，将视频图像信息输入嵌入式处理单元或计算机，利用图像处理、特征提取、模式识别等相关算法判断有无火 *资助信息：教育部科学技术研究重大项目(311024)；江苏省“333工程”；江苏省“青蓝工程”资助；淮安市“533”资助；江苏省高校自然科学基金项目(12KJB520002)。 #通讯作者。
森林火灾烟尘
森林火灾烟尘 森林火灾烟尘导致大气污染，容易形成烟雾，长期笼罩在天空中不易被驱散，长期吸入能使人出现眼红、流泪、咳嗽等症状，烟尘中还含有大量有毒气体、过敏物质并容易诱发各种疾病，给人们的健康带来威胁，并且影响交通正常运营。色小丘斑，严重者皮肤局部呈现水痘大小的水泡，若皮肤被抓破，则很容易受感染而溃烂。 森林火灾烟尘导致大气污染，容易形成烟雾，长期笼罩在天空中不易被驱散，最长可以在空气中滞留时间超过20天，覆盖面积超过一个县域面积，长期吸入能使人出现眼红、流泪、咳嗽等症状，烟尘中还含有大量有毒气体、过敏物质并容易诱发各种疾病，给人们的健康带来威胁。并且影响交通正常运营，燃烧产生大量烟尘形成浓雾，直接响民航、铁路、高速公路的正常运营，带来交通隐患。 森林火灾烟尘危害 1严重损害身体健康甚至导致死亡 森林火灾时，由于燃烧要消耗大量的氧气，使空气中的氧浓度显著下降，人长时间呆在这种低氧的环境中，就会造成呼吸障碍、失去理智、痉挛、脸色发青，甚至窒息死亡。当森林火灾燃烧旺盛时，会产生大量的二氧化碳，当人员接触10％～20％浓度的二氧化碳后，会引起头晕、昏迷、呼吸困难，甚至神经中枢系统出现麻痹，使人失去知觉，导致死亡。烟尘中还含有的各种有毒气体、腐蚀性气体等有害物质，这些有毒气体远远超过人体生理正常所允许的最低浓度，会造成人们中毒死亡。 2降低能见度、妨碍视线 火灾时可燃物燃烧还会产生一些对人体有较强刺激作用的气体，让人无法看清方向，对本来不是很熟悉的山场变得更加无法辨认其疏散路线和防火隔离区、避险区。人在烟雾环境中能正确判断方向脱离险境的能见度最低为5m，当人的视野降到3m以下，逃离现场就非常困难。人在烟雾中心理极不稳定，会产生恐怖感，以致惊慌失措，给组织疏散灭火行动造成很大困难。 3刺激性气体对人体的危害 激性气体是指对人的眼睛、皮肤，特别是对呼吸道具有刺激性的气体。刺激性气体主要损伤人体肺部、皮肤、眼睛和上呼吸道黏膜，但以局部为主。刺激性气体毒害作用的强弱和损害部位，除与浓度大小和接触时间有关外，还在很大程度上取决于其在水中的溶解度。溶解度大的气体(例如SO2)吸入人体后，遇到湿润的黏膜就会迅速溶解在水中产生刺激作用。刺激性气体的主要危害有皮肤化学烧伤、化学性眼损伤、刺激性上呼吸道炎、化学性支气管炎和中毒性肺水肿等。
视频烟雾识别技术研究与实现
论文题目：视频烟雾识别技术研究与实现 专业： 学生： 签名：__________ 指导教师： 签名：__________ 摘要 火灾是日常生活中一种严重的自然性灾害，具有频发性和不可预测性等特点，给人类社会造成了不可估量的生命财产损失。火灾的前期通常是以烟雾的形势表现出来，因为传统感烟、感温火灾检测技术仍然存在诸多很难解决的问题，不具备实时性预警，所以针对火灾前期烟雾特性的视频图像烟雾检测方法得到许多专家和学者的关注，本文也是基于这个课题，初步研究和设计了一些视频图像烟雾检测的基本算法。 视频图像烟雾检测（VISD）方法通过把一段视频分解成每一帧图像，区分图像烟雾和背景的不同点，比如颜色、形状、纹理等，结合图像在RGB颜色空间以及HSV颜色空间的图像特征，根据颜色的不同可以大致将烟雾区域提取出来，再结合一些形态学操作，膨胀、腐蚀、连接等，得到更加精确的烟雾区域，从而能够更好地做到火灾早期的预警。 【关键词】烟雾检测，视频处理，图像提取，图像特征，图像分割 【论文类型】理论研究型
Title：Research and Application of video-based smoke detection technology Major:Electronic information science and technology Name:Signature____________ Supervisor:Signature____________ ABSTRACT Fire is a serious natural disaster in daily life, with frequent and cannot be predicted, caused incalculable loss of life and property to the human society. Fire - usually is expressed with smoke situation, because the traditional smoke, temperature sensing fire detection technology still has many difficult problems to solve, do not have real-time warning, so the detection method for video images for fire smoke the smoke characteristics by many experts and scholars, this paper is based on this topic, a preliminary study on the basic algorithm and some video smoke detection design. Video smoke detection (VISD) method for the decomposition of a video into every frame image, distinguish the smoke and the background image, such as color, shape, texture, combined with the image in RGB color space and the HSV color space, according to the different colors can be roughly the smoke extraction from the region, then combined with some morphological operation, expansion, corrosion, connection, get the smoke area more accurately, so it can be better to do early fire warning. 【Key words】Smoke detection, Video Processing, Image Extraction 【Type of Thesis】Theoretical Study
数字图像处理中的边缘检测技术
课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：
数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)
1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速
数字图像处理_边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码)
数字图像处理实验五 15生医 一、实验内容 对某一灰度图像，进行如下处理： （1）分别用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子进行边缘检测；（2）将Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子修改为锐化算子，对原图像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者之间的关系。一灰度图像的二值化。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 运行结果如图所示：可以观察出原图像、边缘检测结果和锐化后图像三者之间的关系为：原图像+边缘检测结果=锐化后图像 四、心得体会 通过MATLAB编程更加熟悉了课本上关于锐化与边缘检测的相关知识
点，对二者的关系也有了具体的认识。同时，对MATLAB图像导入函数、图像边缘检测函数、锐化窗口矩阵卷积函数的调用及实现机理也有所掌握，比如后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。 五、具体程序 size=512; Img_rgb=imread('E:\lena.jpg'); %读取图像 Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %进行RGB到灰度图像的转换（虽然原来在网上下载的lena就是黑白图像，但是这一步必须要有！否则处理结果不正确） figure(1); subplot(2,3,1); imshow(Img_gray); title('原图像'); Img_edge=zeros(size); a={'roberts','prewitt','sobel'}; for i=1:3 Img_edge=edge(Img_gray,a{i}); figure(1); subplot(2,3,i+1); imshow(Img_edge); axis image; title(a(i)); end A=imread('E:\lena.jpg'); B=rgb2gray(A); B=double(B); Window=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1]; %八邻域拉普拉斯锐化算子（α取1） C=conv2(B,Window,'same'); Img_sharp=uint8(C); subplot(2,3,5); imshow(Img_sharp); title('sharp');
烟雾检测
基于背景剪除法和小波分析的烟雾检测 摘要：烟雾检测对于火灾预警等有着重要作用，具有很强的现实意义，本文主要采用背景剪除法首先对图像进行静态分析，区分目标与背景，然后利用小波原理对图像进行动态分析，通过RGB值的分析和小波高频能曲线的变换等检测出烟雾。该方法简单易于操作，并且可以迅速做出判断。 Abstract：Smoke testing takes an important role in fire warning ,which with a strong and realistic significance, this paper mainly discussed how to detect the smoke precisely. First, for static analysis, cut off the background of an image to extract the target according to the distinguish between the target and the background. Second, using the principle of small wave for dynamic analysis, through the analysis of the RGB value and wavelet transformation of high frequency can detect smoke. This method is simple and easy to operate, which can quickly make a judgment. 关键词：烟雾检测；小波分析；灰度值 Keywords: Smoke detection ；Wavelet analysis ；Grey value 1. 引言 火灾作为一种在时空上失去控制的燃烧所引发的灾害，对人类生命财产和社会安全构成了极大的威胁，给人类社会生产生活带来了巨大损失，由此引发的重大安全事故比比皆是。为了防止火灾发生和减少
基于图像处理的森林火灾检测的文献综述
本科毕业论文(设计) 文献综述 学生姓名张海州学 号082033117 专 业通信工程班 级1班 指导教师林文静
基于红外图像处理的森林火灾识别方法研究 1国内外现状 国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾探测技术进行过大量的研究。 Bosque 公司的 BSDS 系统采用红外和普通摄像机进行双波段监控，在准确识别森林火灾的同时还可以区别其它现象的干扰，误报率较低。在大空间火灾监控方面有 ISLI 公司和 Magnox Electric 公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD－8 系统。该系统以视频运动检测软件为主体，使用各种滤波器技术，并与人工智能相结合，进行电站内的火灾监控。 国内相关单位对于图像型火灾探测技术也进行了深入的研究。其中，中国科技大学的火灾科学国家重点实验室的研究处于国际领先的地位。依托火灾科学重点实验室的科大立安公司已经研制出双波段火灾探测器 LIAN-DC，并通过相关反面的验收，投入实际应用。同时，上海交通大学，西安交通大学都曾在火灾探测方面进行过积极的研究，并在工程实践中提出过一些算法，其探测手段主要集中在使用红外型摄像机，探测系统的抗干扰性还有待提高。 迄今为止，国内外图像型火灾探测系统还存在误报率高，自动灭火算法误差大等问题。还有待提出更多更好的探测算法以及算法的实现方法。 2常用的探测系统 国内外科研机构和各大公司开发的众多火灾探测系统基于各种火灾识别模式，常见的是感烟探测系统、感温探测系统、火焰探测系统、气体探测系统和复合式探测系统等，感烟探测系统占有量最高，约70%～80%。 2.1感烟探测系统 感烟式火灾探测器主要是利用烟雾传感器探测火灾中产生的烟雾气溶胶，如中国科技大学提出高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试系统，该系统利用利
图像增强与边缘检测..
数字图像处理作业----第三次 1、什么是图像增强？常见算法有哪些？典型算法的程序实现，其优缺点？结果对比。 1.1图像增强的定义 为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。 一般情况下，图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。 1.2 图像增强的分类及方法 图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分
图像锐化的目的和意义
图像锐化的目的和意义 图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分，它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。 当成像参数正确，图像的亮度变化传递正常时，在图像中对象边缘与背景之间的理想边缘面应该时阶梯形的，这样的图像看上去边缘清晰，反之，则会边缘模糊，其特征时对象与背景间的灰度改变有一个过渡带，这将损害图像的视觉效果。要消除图像中不应又的模糊边缘，需要增强图像中的高频成分，使边缘锐化。 图像锐化是一种使图像原有的信息变换到有利于人们观看的质量，其目的是为了改善图像的视觉效果，消除图像质量劣化的原因（模糊），使图像中应又的对象边缘变得轮廓分明。 图像的锐化，需要利用积分的反运算（微分），因为微分运算是求信号的变化率，又加强图像中高频分量的作用，从而要锐化图像需要采用各向同性的，具有旋转不变特征的线性微分算子。 图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法.锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分.常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强,结果呈现明显噪声.为此,在对锐化原理进行深入研究的基础上,提出了先用边缘检测算法检出边缘,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法.实验结果表明,该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题 图像的锐化可以在空间域中进行，也可以在频率域中实现。 一. 图像信号的锐化过程 1.空间域中锐化图像的目的 在空间域中进行图像的锐化也成为空间滤波处理，目的又 (1)一是提取图像中用于认识和识别图像特征的参量，为 图像识别准备数据 (2)消除噪声。图像数字化时产生的噪声主要是造成对图像 内容的干扰，这用图像的平滑处理。图像数字化时在信号 高频区域产生的误差以及设备自身噪声对图像的高频（轮 廓特征）干扰同样也是一种噪声，可以用空间滤波的方法 去除。
实验报告四图像锐化处理
姓名：学号：班级： 实验日期：实验成绩： 一．实验目的 （1）学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计，使图 像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出。（2）分析模板大小对空域锐化滤波的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。 二．实验原理 锐化处理的主要目的是突出灰度的过度部分，在空间域中，均值滤波类似于积分，那锐化滤波类似于微分，微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点突变程度成正比，图像积分模糊了图像，同时起到了消除噪声的作用；图像微分增强边缘和其它突变（如噪声），而削弱灰度变换缓慢的区域，laplacian算子类似于二阶微分，强调的是图像灰度级剧烈变换的部分，而sobel算子类似于一阶微分，强调的是图像灰度级缓慢变化的部分。 三．实验内容及结果
（1）选择一副图像，分别使用拉普拉斯算子、sobel算子对图像进行锐化滤波，并观察滤波效果。 图 1 laplacian及sobel算子处理图像 （2）选择一副图像，构造一个中心系数为-24的5×5的类似于拉普拉斯模板对图像进行锐化，与上述拉普拉斯算子的结果相比，是否能得到更加清晰的结果？ 图 2 不同大小laplacian模板处理原图及二值图 四．结果分析
（1）观察图一，可以发现对原图进行sobel算子运算后，原图阶梯的边缘细节被突显出来了，而每个阶梯灰度级保持不变的背景则没了，全变黑了，而对原图进行laplacian算子运算后，边缘部分则只剩下些杂乱无章的点了，基本是在sobel算子运算过后筛选出来的缓慢突变边缘上的一些突变更快的点。如果把sobel算子比作是一阶微分就不难理解它是对原图的缓慢边缘变化部分，而把laplacian算子比作是二阶微分的话，就是原图的剧烈突变部分，由于原图像的阶梯边缘在灰度级上是缓慢过度的，所以使用sobel算子边缘的突出效果更明显，而laplacian算子无论模板大小为多大，都不能清晰的显示出边缘。至于背景为什么会变黑是因为算子模板中有负因子，当计算的出来的值为负数时，自动标定其为0，也就是黑色。 （2）观察图二，可以发现对原图使用无论多大的laplacian模板，效果都很差，原因就是上述提到的原图像的边缘灰度级是缓慢变化的，对原图灰度级二值化处理，由于灰度值大小只有0和1两个值，阶梯边缘两边的值分别为0和1，这样边缘突变就成了一个单位的剧烈突变，所以3*3的laplacian算子效果就和上述的sobel算子效果相似，而当增加laplacian算子的大小到5*5时，边缘检测效果更加明显。正印证了微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点突变程度成正比这一原理。
matlab图像锐化处理及边缘检测
Matlab图像锐化处理及边缘检测 本章要点： ?图像边缘锐化的基本方法 ?微分运算 ?梯度锐化 ?边缘检测 6．1 图像边缘锐化的基本方法 物体的边缘是以图像局部特性不连续性的形式出现。本质上边缘常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的，是图像识别中提取图像特征的一个重要特性。图像的边缘有方向和幅度两个特性。通常，延边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘走向的像素变化剧烈。边缘的描述包含以下几个方面：（1）边缘点——它两边像素的灰度值有显著的不同。边缘点也存在于这样一对邻点之间即一个在较亮的区域内部，另一个在外部。 （2）边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直。 （3）边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向。 （4）边缘位置——边缘所在的坐标位置。 （5）边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。 粗略地区分边缘种类可以有两种，其一是阶跃状边缘，它两边像素的灰度值有显著的不同，其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。这些变化分别对应景物中不同的物理状态。边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值。经典的边缘提取方法是考虑图像的每个像素在某个领域内的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，来检测边缘。图像灰度值的显著变化可以用一阶差分替代一阶微分的梯度来表示，它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。因此图像中陡峭边缘的梯度值将是很大的；那些灰度变化平缓的地方，梯度值是比较小的；而那些灰度值相同的地方，梯度值将为零。图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界线，这种微分边缘检测算子运算简单易行，但有方向性。 利用计算机进行图像锐化处理有两个目的，一是与柔化处理相反，增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰起来，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人观察和识别的图像，本章的梯度锐化就是介绍这方面的内容。二是希望经过锐化处理后，目标物体的边缘鲜明，以便于计算机提取目标物体的边界、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，为图像理解和分析打下基础，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位，本章的边缘检测算子就是介绍这方面的内容。 与图像平滑处理相对应，图像锐化也可以分为空间域图像锐化法和空间频率域图像锐化法两大类型。空间频率域图像锐化的方法将在第九章介绍，本章介绍边缘增强及边缘检测的方法，基于空间域处理，为分割及目标物体特征提取打下基础。 ..