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摘要：火灾火焰是最常见的灾害之一，是一种在时空上失去控制的燃烧所引发的灾害。火灾火焰图像探测系统，是一种以计算机为核心，结合光电技术和计算机图像处理技术研制而成的火焰自动监测报警系统，有观测普通影像和红外监测实现火灾自动报警的双重功能。本文介绍了一种火焰识别过程中的滤波应用。
关键词：火焰；数字图像处理；滤波
1 引言
当前室内火灾报警技术已经比较成熟。通过对光、烟、湿度等参考量加以判断，然后直接实施灭火措施，进行断电、喷水等并报警。由于室内范围小，受外界影响小，在火灾判别上可以依靠单一的探测方式，也可以多种探测方式同时使用，提高火灾判别的准确性，减少误报。而对于室外的或大面积的监控对象（如高层建筑、船泊码头、油库、大型仓库等），相对来说可以使用的探测方式较少，所以利用图像进行火灾监控是一个明智的选择。由于图像包含的数据量很大，所以必须对图像进行分割。在这些之前都必须要做的就是图像的滤波。
2.火焰图像的滤波
对受到噪声污染的图像的复原可以采用线性滤波方法来处理，有许多情况下是很有效的。但是多数线性滤波具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像的边缘变得模糊了。中值滤波方法在某些条件下可以作到既去除噪声又保护图像边缘的较满意的效果。中值滤波是一种去除噪声的非线性处理方法，它是由图基（Turky）在1971年提出的。开始，中值滤波用于时间序列分析，后来被用于图像处理，并在图像的去噪复原中得到了较好的效果。中值滤波的基本原理是把数字图像中一个像素点的灰度值用该点的一个小邻域中各点值的中值代替。中值的定义如下一组数 ，把n个数按值的大小顺序排列如下：
Y称为序列 的中值。
把一个点的特定长度或形状的邻域称作窗口。在一维情形下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的滑动窗口。窗口正中间那个像素的值用窗口内各像素值的中值代替。
设输入序列为 ， I为自然数集合或子集，窗口长度为n。则滤波器输出为：
其中
中值滤波的概念很容易推广到二维，此时可以利用某种形式的二维窗口。设 表示数字图像各点的灰度值，滤波窗口为A的二维中值滤波可定义为：
滤波窗口的形状非常多，常用的二维中值滤波窗口有线形、方形、十字形、圆形和菱形等，不同滤波窗口的滤波效果不同。总体来讲，二维中值滤波比一维中值滤波能够更好地抑制噪声。考虑到方形中值滤波有时会滤除图像轮廓的尖角，破坏图像的形状。因而常常采用十字形中值滤波。但是考虑到运算效率的问题，同时又由于我们对早期火灾火焰做出判断识别时，只需处理特定区域的图像，无须对一帧图像全部进行处理，而且采用方形中值滤波不会影响特定区域的形状，因此在本系统中采用方形中值滤波的方法。一般来说，如果窗口选的过大，除噪声受到抑制外，平均化的效果也较强。但边缘及细节信息易受到损失，故综合考虑各种因素，本系统中采用 的中值滤波。
4. 试验效果
下面的图1是对加入噪声的火焰图像的分析。2.1（a）为原始图像，2.1（b）为灰度图，2.1（c）为加入椒盐噪声后的图像，2.1（d）为中值滤波后的图像。
图1 加入噪声的火焰图像分析
5. 结论
通过模拟环境进行火焰图像的滤波，我们可以发现，在一些环境下，采用该方法可以较好的实现滤波的功能为进一步的图像分离提供了很好地基础。
参考文献
[1] 陈涛，袁宏永，范维澄，火灾探测技术研究的展望[J]，火灾科学，（2001）4，108～112；
[2] 刘海波，沈晶，郭耸等著.Visual C++数字图像处理技术详解.机械工业出版社；
[3] 冈萨雷斯，数字图像处理[M]，电了工业出版社，2003，252～268；
[4] 沈庭芝，方子文，数字图像处理及模式识别[M]，北京理工大学出版社
关键词：火焰；数字图像处理；滤波
1 引言
当前室内火灾报警技术已经比较成熟。通过对光、烟、湿度等参考量加以判断，然后直接实施灭火措施，进行断电、喷水等并报警。由于室内范围小，受外界影响小，在火灾判别上可以依靠单一的探测方式，也可以多种探测方式同时使用，提高火灾判别的准确性，减少误报。而对于室外的或大面积的监控对象（如高层建筑、船泊码头、油库、大型仓库等），相对来说可以使用的探测方式较少，所以利用图像进行火灾监控是一个明智的选择。由于图像包含的数据量很大，所以必须对图像进行分割。在这些之前都必须要做的就是图像的滤波。
2.火焰图像的滤波
对受到噪声污染的图像的复原可以采用线性滤波方法来处理，有许多情况下是很有效的。但是多数线性滤波具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像的边缘变得模糊了。中值滤波方法在某些条件下可以作到既去除噪声又保护图像边缘的较满意的效果。中值滤波是一种去除噪声的非线性处理方法，它是由图基（Turky）在1971年提出的。开始，中值滤波用于时间序列分析，后来被用于图像处理，并在图像的去噪复原中得到了较好的效果。中值滤波的基本原理是把数字图像中一个像素点的灰度值用该点的一个小邻域中各点值的中值代替。中值的定义如下一组数 ，把n个数按值的大小顺序排列如下：
Y称为序列 的中值。
把一个点的特定长度或形状的邻域称作窗口。在一维情形下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的滑动窗口。窗口正中间那个像素的值用窗口内各像素值的中值代替。
设输入序列为 ， I为自然数集合或子集，窗口长度为n。则滤波器输出为：
其中
中值滤波的概念很容易推广到二维，此时可以利用某种形式的二维窗口。设 表示数字图像各点的灰度值，滤波窗口为A的二维中值滤波可定义为：
滤波窗口的形状非常多，常用的二维中值滤波窗口有线形、方形、十字形、圆形和菱形等，不同滤波窗口的滤波效果不同。总体来讲，二维中值滤波比一维中值滤波能够更好地抑制噪声。考虑到方形中值滤波有时会滤除图像轮廓的尖角，破坏图像的形状。因而常常采用十字形中值滤波。但是考虑到运算效率的问题，同时又由于我们对早期火灾火焰做出判断识别时，只需处理特定区域的图像，无须对一帧图像全部进行处理，而且采用方形中值滤波不会影响特定区域的形状，因此在本系统中采用方形中值滤波的方法。一般来说，如果窗口选的过大，除噪声受到抑制外，平均化的效果也较强。但边缘及细节信息易受到损失，故综合考虑各种因素，本系统中采用 的中值滤波。
4. 试验效果
下面的图1是对加入噪声的火焰图像的分析。2.1（a）为原始图像，2.1（b）为灰度图，2.1（c）为加入椒盐噪声后的图像，2.1（d）为中值滤波后的图像。
图1 加入噪声的火焰图像分析
5. 结论
通过模拟环境进行火焰图像的滤波，我们可以发现，在一些环境下，采用该方法可以较好的实现滤波的功能为进一步的图像分离提供了很好地基础。
参考文献
[1] 陈涛，袁宏永，范维澄，火灾探测技术研究的展望[J]，火灾科学，（2001）4，108～112；
[2] 刘海波，沈晶，郭耸等著.Visual C++数字图像处理技术详解.机械工业出版社；
[3] 冈萨雷斯，数字图像处理[M]，电了工业出版社，2003，252～268；
[4] 沈庭芝，方子文，数字图像处理及模式识别[M]，北京理工大学出版社