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基于视频图像处理的烟雾检测方法研究

作　者: 李党
导　师: 练秋生
学　校: 燕山大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 烟雾检测二维离散小波变换 QWT 背景模糊模型光流场主向角
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 491次
引　用: 4次
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内容摘要

由于传统火灾探测技术的不足,近几年来国内外研究学者开始寻找新的火灾检测方法,提出了在火灾初期利用视频处理和数字图像处理检测烟雾,其优点在于能够对场景进行实时监测,并跟踪检测烟雾的变化情况,从而准确定位着火点,以便及早发现火险并采取有效措施。基于烟雾自身固有的特征,本文就以下三个方面对烟雾检测进行了研究:(1)基于二维离散小波变换DWT构建烟雾图像背景模糊模型利用二维离散小波变换能够有效地提取图像的边缘信息,将DWT变换后的三个子带图像构造为一幅复合图像,对当前图像和背景图像的复合图像进行阈值化比较,构建出背景模糊模型,并通过实验比较烟雾图像和非烟雾图像的背景模糊模型的差异。(2)基于四元数小波变换QWT构建烟雾图像的光流扩散模型利用QWT系数的相位信息推导出运动图像的光流场,然后利用每一光流的相位信息,构建烟雾图像的光流扩散模型,最后通过实验结果进一步比较烟雾图像和非烟雾图像的光流扩散模型的差异。(3)融合多种特征的烟雾检测算法提出了一种基于烟雾图像的背景模糊特征、光流扩散特征和主向角特征的联合判别准则;针对图像中检测到的运动目标数目的不同,分别进行处理;实验结果表明,与利用单一特征检测烟雾的算法相比,本文提出的算法有效的提高了烟雾的识别率。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第1章绪论  10-16
  1.1 课题研究背景及意义  10-11
  1.2 基于视频图像处理的火灾探测技术概述  11-13
    1.2.1 火灾的物理特征  11
    1.2.2 基于视频处理的感焰型火灾探测技术概述  11-12
    1.2.3 感焰型火灾探测技术  12-13
  1.3 国内外研究现状  13-14
  1.4 课题研究的主要内容及论文结构  14-16
第2章基于背景减除和阈值分割算法的运动区域提取  16-32
  2.1 背景重建方法概述  16-20
    2.1.1 平均法  16-17
    2.1.2 基于Kalman 渐消滤波的方法  17-20
  2.2 基于 Kalman 滤波器的背景更新  20-21
  2.3 图像中运动区域的提取  21-27
    2.3.1 Ostu 算法  21-23
    2.3.2 基于背景减除法对运动区域提取  23-27
  2.4 实验结果  27-30
  2.5 本章小结  30-32
第3章基于小波变换构建烟雾图像的背景模糊模型  32-40
  3.1 小波变换  32-35
  3.2 烟雾图像背景模糊模型构建算法  35-37
  3.3 实验结果  37-39
  3.4 本章小结  39-40
第4章基于QWT 构建烟雾图像的光流扩散模型  40-52
  4.1 QWT 相位特性  40-44
    4.1.1 四元数  40-42
    4.1.2 四元数小波变换  42-44
    4.1.3 QWT 相位与平移矢量关系  44
  4.2 QWT 计算图像光流场  44-46
  4.3 构建图像光流场的扩散模型  46-48
  4.4 实验结果比较  48-51
  4.5 本章小结  51-52
第5章融合多种特征的烟雾图像检测算法  52-63
  5.1 烟雾图像的三种特征  52-55
    5.1.1 烟雾背景模糊特征  52-53
    5.1.2 光流扩散特征  53-55
    5.1.3 主向角特征  55
  5.2 融合多种特征的联合判别准则  55-59
    5.2.1 单一运动目标  56-57
    5.2.2 多个运动目标  57-59
  5.3 实验仿真结果  59-62
  5.4 本章小结  62-63
结论  63-65
参考文献  65-70
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  70-71
致谢  71-72
作者简介  72

基于视频图像处理的烟雾检测方法研究

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