溫雪巖 王雨婷 朱 泳 金曉慶 羿宏雷
(東北林業(yè)大學(xué),哈爾濱,150040) (哈爾濱林業(yè)機械研究所)
森林火災(zāi)會給森林帶來不可逆轉(zhuǎn)的災(zāi)難。因為它不僅燒毀成片森林,傷害林內(nèi)動物,還會降低森林的新陳代謝功能,引起土壤貧瘠和破壞森林水源,甚至導(dǎo)致整個生態(tài)環(huán)境失衡。傳統(tǒng)的林火監(jiān)測技術(shù)主要包括建立瞭望塔和視頻監(jiān)控系統(tǒng),瞭望塔是通過人工監(jiān)測發(fā)現(xiàn)火險,該方法會因林區(qū)地勢所限,觀察范圍易出現(xiàn)許多死角和盲點,并且在伴隨火險煙霧濃重的情況下,無法觀察清楚火險現(xiàn)場實況。視頻監(jiān)測系統(tǒng)主要是將采集到的視頻圖像通過微波匯總,人工進行集中監(jiān)視,由于人個體的知識庫和經(jīng)驗值的不同,會出現(xiàn)誤報火險等級的情況。本系統(tǒng)采用模擬仿真,通過遠紅外線監(jiān)測,采集疑似火險圖像,經(jīng)高通濾波去除煙霧,并且在采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)填充后,提取火焰動態(tài)特征,分析得出結(jié)論,判定是否發(fā)生火險。
MATLAB 軟件主要用于數(shù)學(xué)建模和模擬仿真,在MATLAB 平臺下,提供了一個人機交互的數(shù)學(xué)系統(tǒng)環(huán)境,用戶可以實現(xiàn)程序設(shè)計,數(shù)字建模,分析仿真,文件管理等操作。MATLAB 在國際科學(xué)界已被公認為是最具影響力的圖像分析仿真軟件[1]。
1991年以來,國家林業(yè)局建立了基于地理信息系統(tǒng)GIS 的國家林火管理系統(tǒng),解決了林相圖與地形圖的配準和標準化問題,把多個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)融為一體,先后在多個地區(qū)實施推廣。中國林科院基于View GIS 平臺,完成了一整套林火管理系統(tǒng)的開發(fā),具有較完備的決策能力,能夠生成相關(guān)林火專圖。2003年,中科院遙感應(yīng)用研究所建成了森林火災(zāi)遙感監(jiān)測系統(tǒng),通過紅外探測器對城市以及周邊地區(qū)森林進行火險監(jiān)測,開發(fā)建立了幾個重點區(qū)域?qū)崟r防火監(jiān)控與指揮系統(tǒng)。通過GPS 對森林火險的精準定位,把采集到的信息傳回防火指揮中心,達到森林防火的目標。迄今為止,國家大力加強廣義3S 技術(shù)在林火輔助決策上的應(yīng)用,對天氣情況,地理環(huán)境,氣候變化等多方面因素進行權(quán)重評價,估計森林可燃物燃燒當量,預(yù)測火險等級[2]。
對遠紅外線采集到的彩色圖像經(jīng)過灰度變換,轉(zhuǎn)換成灰度圖像,用代碼y1=rgb2gray(y)實現(xiàn)。如圖1所示。
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是建立在數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)上的一門學(xué)科。到目前為止,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)已經(jīng)形成了全新的圖像處理方法和理論,成為計算機數(shù)字圖像處理的一個重要研究領(lǐng)域。
開運算和閉運算是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中最基本的兩個運算。開運算是先腐蝕后膨脹的過程,它可以去除目標區(qū)域外孤立的點,平滑較大物體的邊界,并且在細微處分離物體也有著良好的效果。閉運算是先膨脹后腐蝕的過程,它能有效填充物體內(nèi)細小的孔洞,連接鄰近的物體,形成統(tǒng)一整體。本系統(tǒng)主要應(yīng)用的是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開閉運算組合。
圖1 灰度圖像
本試驗采集連續(xù)的5 幀火焰圖像,經(jīng)過巴特沃思高通濾波器消除煙霧后,運用開閉運算組合,填充圖像中孔洞和圖像邊緣,去除目標區(qū)域外孤立的小點、毛刺和小橋,使物體的整體邊界變得平滑,同時在最大程度上保留物體原有的面積。用代碼s=strel(‘disk’,5);y2 = imclose(y1,s);y3 = imopen(y2,s)來實現(xiàn)。函數(shù)strel 在操作結(jié)構(gòu)元素應(yīng)用,函數(shù)imclose 對圖像實現(xiàn)閉運算,函數(shù)imopen 對圖像實現(xiàn)開運算。如圖2—圖3所示。
圖2 閉運算
將圖像直方圖按設(shè)定的灰度值分割成兩部分,當被分割的兩部分圖像類間方差最大,類內(nèi)方差最小時,這個設(shè)定的灰度值就是圖像分割的最佳閾值。
圖3 開運算
假設(shè)圖像有L 個灰度級,用閾值T 分割成兩部分A1和A2。Pi為灰度級為i 的像素出現(xiàn)的概率。如式(1)所示。
式中:w1,w2表示圖像中兩部分的灰度均值,w 則表示整幅圖像的灰度均值。
式(2)中,〥in代表類內(nèi)方差,〥out代表類間方差。
灰度值應(yīng)選取類間方差最大,類內(nèi)方差最小的值,所以由式(3)得出:
計算出Q 的最大值,就是最佳閾值T。
為了解決目標區(qū)域和背景區(qū)域灰度級相近的問題,減少圖像分割時所造成的誤差,本系統(tǒng)決定對所取得的閾值進行加權(quán)成為兩個新的閾值,加權(quán)參數(shù)的選取由對圖像的修改情況決定。
早期森林火險是不穩(wěn)定且不斷變化的,它的主要特征集中于火焰的邊緣,例如火焰面積增大,火焰尖角數(shù)目改變,火焰邊緣抖動劇烈和整體發(fā)生移動等。
針對火焰面積增大的特點,本實驗分別采集兩組連續(xù)的5 幀圖像進行對比,一組為蠟燭火焰,另一組為燃燒火焰,計算出兩組圖像目標區(qū)域的面積,并求出相鄰兩幅圖像的面積差和前M 幅圖像面積均值進行比較。
假設(shè)采集到連續(xù)的M 幅圖像,計算每幅圖像的面積Sm,兩幅相鄰圖像的面積差Sij和前M 幅圖像的面積均值A(chǔ)m,通過分析結(jié)果獲得面積的特征參數(shù)。如表1所示。
表1 火災(zāi)火焰和蠟燭燃燒面積比較
從表1得出,火焰在燃燒過程中面積持續(xù)增大,相鄰面積差和面積均值都發(fā)生了大幅度變化。反之,蠟燭的面積增長幅度較小,相鄰面積改變不大,而且面積平均值也幾乎是一個恒定的值。所以由結(jié)果得出,火焰面積增大可以作為判別火險發(fā)生的依據(jù)。
雖然上述方法能夠區(qū)分出火焰和固定光源,但是,當固定光源迅速向攝像頭移動時,固定光源的面積也會出現(xiàn)迅速增大的情況,所以火焰面積增大的特性,不能單一使用來判別火險的發(fā)生,需要聯(lián)合其他特性共同進行判別。
在經(jīng)過圖像分割之后,需要繼續(xù)判斷目標圖像中亮點區(qū)域是否滿足火焰的特征。固定光源的形狀都比較規(guī)則,而火焰在燃燒過程中由于邊緣抖動導(dǎo)致火焰形狀呈現(xiàn)不規(guī)則狀。利用這個特點可以通過計算圓形度來識別火焰。但是在提取邊界鏈碼的時候,很可能由于邊界粗糙,有毛刺,把不是邊界的地方誤標成邊界,所以要先經(jīng)過圖像預(yù)處理。減少計算周長的誤差。
圓形度:D=C2/S。
其中:D 代表圓形度,C 代表火焰周長,S 代表火焰面積。火焰的周長可以通過代碼C = length(find(bwperim(y3,4)= = 1))來實現(xiàn)。Bwperim函數(shù)是查找二值圖像的邊緣,find 函數(shù)用于返回所需要元素的所在位置,l 是求某一個矩陣或者向量的長度。設(shè)定水平和垂直的步幅為單位長度,對角線長度為兩個直角步還原成一個對角步,長度也為按照上述的規(guī)則進行遍歷,就可以得到目標區(qū)域的周長。面積則可以通過計算目標區(qū)域的亮點總數(shù)得到。由代碼S= 450×450×s/(s(y3,1)×s(y3,2))實現(xiàn)。函數(shù)s 用來獲取矩陣的行數(shù)和列數(shù),函數(shù)s 用來求和計算。結(jié)果如表2所示。
表2 火焰與蠟燭圓形度比較
圓形度表示的是圖像形狀的復(fù)雜程度。物體的形狀越復(fù)雜,圓形度的值也會越大。從表2可以看出,比較兩組圖像,火焰圓形度和蠟燭圓形度都具有一個相對統(tǒng)一的值,但是兩者圓形度的差別很大?;鹧鎴A形度在燃燒過程中變化很大,而蠟燭的變化卻很小,基本上趨于一個穩(wěn)定的恒值。這里需要指出的是,火焰在燃燒過程中,圓形度會隨著時間和火險的變化而相對發(fā)生變化,所以只有在有限時間內(nèi)采集連續(xù)的圖像,才可以獲得相對穩(wěn)定的圓形度數(shù)值。從計算結(jié)果可以得出,圓形度可以作為判別火險的重要依據(jù)。
質(zhì)心是質(zhì)量中心的簡稱,它指物質(zhì)系統(tǒng)上被認為質(zhì)量集中于此的一個假想點。質(zhì)心的位置矢量是用質(zhì)心坐標來表示。即:以質(zhì)量為權(quán)的平均坐標。由牛頓運動定律可以推出質(zhì)心運動定律:質(zhì)心的運動和一個位于質(zhì)心的質(zhì)點的運動相同,該質(zhì)點的質(zhì)量等于質(zhì)點系的總質(zhì)量,而該質(zhì)點的作用力等于作用于質(zhì)點系上的所有外力平移到這一點后的矢量和。
火焰質(zhì)心的坐標:
兩點間的距離:
固定光源的質(zhì)心是處于穩(wěn)定狀態(tài)的,而火焰在劇烈燃燒的過程中,火焰的質(zhì)心坐標會變化,導(dǎo)致質(zhì)心偏移距離的產(chǎn)生。如表3所示。
表3 火焰質(zhì)心偏移距離比較
從表3中可以看出,在連續(xù)火焰圖像中,火焰的質(zhì)心坐標在不斷的發(fā)生改變,根據(jù)兩點間的距離公式可以得出相鄰兩幅圖像的火焰質(zhì)心偏移距離也發(fā)生改變。相反的,蠟燭燃燒圖像中,蠟燭的質(zhì)心坐標沒有發(fā)生大的變化,質(zhì)心偏移距離也趨近于零。實驗數(shù)據(jù)驗證火焰質(zhì)心偏移距離可以成為判定火險發(fā)生的重要依據(jù)。
用這種改進的閾值分割法來火險識別比傳統(tǒng)的火險識別方法存在著很多優(yōu)勢。
系統(tǒng)通過遠紅外線大面積覆蓋的晝夜監(jiān)測,可以有效的提高了監(jiān)測的效率,大幅度降低了由人工集中監(jiān)測造成的漏報、錯報機率。當采集到疑似火險圖像時,系統(tǒng)使用巴特沃思高通濾波器作為濾波器,應(yīng)用傅里葉變化函數(shù)的方法消除煙霧,為后期的林火圖像分析、處理奠定基礎(chǔ)。應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進行空洞和邊緣填充,去除噪聲干擾,平滑目標區(qū)域邊界,便于火焰的動態(tài)特征提取。以火焰面積,火焰圓形度和火焰質(zhì)心偏移距離作為火險的判定依據(jù),可以精確地判斷出是否有火險發(fā)生。
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