基于红外视频图像的火焰检测算法研究

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火灾威胁人类社会生命财产安全,破坏地球环境,在火灾早期阶段发现火灾并及时报警具有重大意义。传统火灾报警器无法满足在复杂环境条件下报警的需求,因此本文在对基于红外视频图像的火焰检测算法进行研究的基础上,提出一种新的基于特定波长的火焰检测算法。在物质燃烧时进行的剧烈的氧化反应过程中所释放的固体与气体的混合物构成了火焰。它能够发射出紫外线(UV)和可见光以及红外线(IR),并以电磁波的形式在空间中传播。燃烧物体的中间产物与化学性质决定了它的发射光谱。根据维恩位移定律,火焰发射光谱辐射强度在CMOS图像传感器感光范围1100nm内随波长增大而增强。火焰检测主要干扰来源于太阳光,而受大气层中的水蒸气影响,太阳光辐射强度在940nm处于波谷,因此本文通过使用940nm波长窄带红外滤光片获取滤光后的红外视频图像。火焰图像处理方式有多种,本文针对特定波长红外图像研究了多种滤波、前景提取、阈值分割、形态学处理算法,并通过采集的数据集进行分析和对比,提出使用双边滤波、背景差分法、p-分位数法和开运算对红外图像进行分析与处理,从而获得可疑火焰目标。然后对可疑火焰目标进行轮廓跟踪和特征提取,通过分析数据集获取合适的阈值参数。最后使用特定波长的火焰红外视频图像对本文提出的算法进行了多个维度的测试和分析,实验数据表明算法检测效果良好,实时性、检测距离和准确率等指标均满足检火需求。
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