基于ARM的森林火災圖像分割方法研究與實現.pdf

1、森林資源每天都會因火災而在這個地球上消失一部分，伴隨而來的是生態(tài)環(huán)境的破壞，食物鏈的斷裂，全球基因庫的縮小等災害。因此森林消防就成為了倍受全球矚目的重點，因此林火探測技術就越來越受到社會的關注與重視。
　　 自然界的事物都具有分形特性，將分形理論與火災探測技術相結合開拓了圖像型火災探測技術的又一全新發(fā)展方向。而現代社會中，基于嵌入式技術的盛行也使得很多研究者將嵌入式技術與圖像型火災監(jiān)測器相結合，成為這一新興行業(yè)的領導者。故而，本

2、文除研究了分形算法在森林火災圖像識別方面作用的同時，還將嵌入式系統(tǒng)與分形算法結合，令森林火災分割算法在ARM9開發(fā)板中發(fā)揮真的作用。本文具體研究工作如下:
　　 第一，根據前人的研究發(fā)現，可以將分形原理用于火災圖像的分割研。分形能夠描述火災圖像中煙霧及火焰的復雜程度。所以，提出了三種基于分形原理的林火圖像有關火焰及煙霧的分割算法。
　　 第二，提出了一種基于分數布朗運動及區(qū)域生長相結合的林火圖像分割煙霧算法。本算法能夠很

3、好地利用煙霧小顆粒具有自隨機行走的布朗特性及統(tǒng)計意義自相似性對森林火災的煙霧圖像進行分數布朗運動的分割，然后針對分割后圖像中煙霧的非連續(xù)性，再進行區(qū)域生長處理，最后得到連續(xù)、精確的煙霧圖像分割結果。該算法分割效果優(yōu)于單純的分數布朗運動煙霧分割。
　　 第三，提出了一種基于分數布朗運動及局部最大差的林火圖像分割算法。本算法利用分形能夠描述自然圖像的復雜程度這一特性，即:分形維數與圖像紋理相關，利用局部最大差將火災圖像的紋理突出出來

4、后，利用分數布朗運動進行赫斯特指數的計算以達到對火災圖像分割的目的。該算法的最大特點是能夠同時分割出火焰及煙霧，但準確度上略降一籌。
　　 第四，提出一種改進的局部分形維數分割算法。本算法在傳統(tǒng)的用于計算局部分形維數的四棱柱模型上進行改進，將四棱柱模型改進成四棱錐模型用于分割火焰圖像。該算法的最大優(yōu)點是保證分割精度的前提下，計算量得到大大提高，抗噪聲性能也得以增強，得到令人滿意的效果。
　　 最后，對linux系統(tǒng)進行內