大空间火灾火焰图像分割区域的静态特征描述与提取

大空间建筑火灾检测技术-直是-个热点研究领域。传统的感温、感烟、感光以及复合型的火灾探测手段容易受到监控环境的面积、高度、湿度、粉尘及气流等诸多不确定性因素的影响，这些影响在大空间火灾检测中更加明显㈣。基于此，以计算机为核心，结合光电技术、数字图像处理技术和计算机视觉的图像型火灾检测技术得到应用发展。它根据实时视频监控图像的信息进行特征提取与分析，实现火灾的自动检测、识别和精确定位，并且不受空间高度、气流速度、热障等环境条件的制约f3-sl。

经过分割处理得到的二值图像可直观地记录可疑火焰像素在原始图像中的位置、形体和区域大小等信息 ，然而这些处于自然状态的目标像素并不适合于计算机的处理。换言之，为了实现火灾自动智能识别的目标，必须采用-种更加适合于计算机自动处理的形式，对分割区域的像素集合加以表示与描述[6-8]。

主要分析火焰分割区域的静态视觉特性，设计火焰图像分割区域的表示和特征描述算法，提瑞焰区域的定量特征描绘子，为火灾模式识别及火源空间定位提供坚实的依据。

2火焰图像静态视觉特性的描述与提取火灾火焰的静态视觉特性是指火焰影像在单帧数字图像中所表现出的视觉特征，主要体现在其突出的光谱特性和独特的空间区域结构特陛两个方面上。从火焰图像区域的颜色特征、纹理特征和形状特征三个方面人手，分析和提瑞焰图像的静态视觉特性。

2.1火焰区域颜色特征的描述和提取颜色特征是-种描述图像或图像区域所对应的物体与嘲表面性质的全局特征。由于颜色特征与图像所包含的物体和嘲密切相关，因此在图像检索中应用最为广泛。采用颜色矩的方法进-步对火焰像素区域的颜色分布特征进行定量描述。选择在HSI彩色空间中，计算 Hue(色调 )分量的-阶中心矩、二阶中心矩和三阶中心矩来分别表示火焰图像分割f 域颜色特征的平均值、标准方差和二次根非对称性。

来稿日期：2012-06-1l基金项 目：国家自然科学基金项目(50865004)；江西省青年科学家 冈之星)培养对象计划项目(2009DQ01100)作者简介：龙 铬，(1963-)，男，江西吉安人，副教授，主要研究方向：虚拟样机技术，机械制造及自动化控制