防火图像感兴趣区域自动提取算法的研究

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监控森林火灾一股有卫星监测,人工巡林,航空监测等方法。一种经济有效的方法是利用瞭望塔上为人工巡林配备的无线短波电台作为传输途径,在塔上搭建图像捕捉系统,定期将拍摄的图片传回指挥中心进行判断。由于图像一股较大,在短波信道传输一定要经过压缩,感兴趣区域压缩能使图像压缩比进一步提高。本文深入研究了静态图像压缩标准中较新的JPEG2000标准,从压缩质量和容错性能上和现在广泛应用的JPEG进行了比较,证实了JPEG2000标准更适合作为在短波信道上传送数据的压缩方案。研究了JPEG2000中的两种感兴趣区域(ROI)编码方式,用矩形区域ROI的编码实验进行了验证,比较了两种方式的优缺点。在本文中,以火焰这一表现火灾的突出特征为感兴趣区域,研究了一种新的ROI自适应提取方法。这种方法支持任意形状的ROI且能够方便的控制ROI和背景重建质量的对比度。输入图像经过若干次小波分解后,对其低频子带进行ROI模板提取,减少计算量。首先,对低频子带进行灰度化处理,然后进行分水岭变换获得统一的分割块。其次,以分水岭变换后的分割块为单位进行多次Normalized Cuts(N-Cuts)运算重划分,解决了过分割问题。同时,加入以火焰为特征的控制模型,使后续的N-Cut作用在含有火焰的区域上,并在判断是过分割以后停止N-Cuts运算。然后,返回该区域的二值模板。在编码器端,背景系数的位平面朝最不重要位平面方向下移。在解码器端,较高的位平面较之较低的位平面能优先解码。所以,根据截断点的选择ROI的质量可以优于或等于背景。实验结果表明这种方法分割出来的ROI对火焰的定位非常准确。
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