基于視頻圖像的火災(zāi)火焰跟蹤研究.pdf

1、火災(zāi)給人類的生命及財(cái)產(chǎn)安全都帶來了極大的危害，因此如何進(jìn)行有效的火災(zāi)探測(cè)及滅火，一直是人類所積極探索的問題。近年來，隨著計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)的發(fā)展，圖像型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)得到了很大的發(fā)展。本文通過對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究和討論，主要完成了基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)火焰跟蹤問題，為有效的進(jìn)行滅火工作做準(zhǔn)備。 本文根據(jù)火焰圖像的特點(diǎn)，研究了基于動(dòng)態(tài)連續(xù)圖像的差分識(shí)別方法以及基于Mean-Shift分割和閾值分割相結(jié)合的火焰目標(biāo)識(shí)別方法。在對(duì)火

2、焰目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別之前，首先對(duì)視頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)、濾波處理，以達(dá)到圖像的平滑和降噪?；诓罘值幕鹧孀R(shí)別方法是根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度進(jìn)行相鄰幀或者隔幀差分以得到運(yùn)動(dòng)信息。而Mean-Shift方法主要是應(yīng)用于靜態(tài)圖像的分割，它是通過檢測(cè)出密度的模式進(jìn)行聚類分割，具有快速迭代的特點(diǎn)。本文中采用將Mean-Shift算法與閾值分割法相結(jié)合的方法來進(jìn)行火焰圖像分割。 在通過圖像分割確定火焰區(qū)域之后，本文通過分析目前跟蹤方法的概況，嘗試應(yīng)用改進(jìn)了的