【计算机视觉】森林火灾检测-1

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前段时间做了一个火灾检测的小程序，因为时间紧，实现的算法也简单。只用了两步处理：运动检测和颜色检测。日后还会再改进~

运动检测

其实就是检测背景，对背景建模然后提取前景中运动的物体作为候选火灾样本。尝试了两种简单的背景算法：高斯背景建模和背景相减，还是背景相减的效果较好。以下是代码：

//背景相减
void FireDetector:: CheckFireMove(IplImage *pImgFrame/*, IplImage* pInitBackground, IplImage *pImgMotion*/)
{
    int thresh_low = 80;//30

    cvCvtColor(pImgFrame, pImgMotion, CV_BGR2GRAY);
    cvConvert(pImgMotion, pMatFrame);
    cvConvert(pImgMotion, pMatProcessed);
    cvConvert(pImgBackground, pMatBackground);

    cvSmooth(pMatFrame, pMatFrame, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);
    //计算两幅图的差的绝对值
    cvAbsDiff(pMatFrame, pMatBackground, pMatProcessed);
    //cvConvert(pMatProcessed,pImgProcessed);
    //cvThresholdBidirection(pImgProcessed,thresh_low);
    //对单通道数组应用固定阈值操作,此处得到二值图像
    cvThreshold(pMatProcessed, pImgMotion, thresh_low, 255.0, CV_THRESH_BINARY);
    //使用 Gaussian 金字塔分解对输入图像向下采样，再向上采样
    cvPyrDown(pImgMotion,pyrImage,CV_GAUSSIAN_5x5);
    cvPyrUp(pyrImage,pImgMotion,CV_GAUSSIAN_5x5);
    //腐蚀和膨胀操作
    cvErode(pImgMotion, pImgMotion, 0, 1);
    cvDilate(pImgMotion, pImgMotion, 0, 1);

    //使用当前帧0.3的比例对背景图像更新
    int pUpdate=0.3;//0.0003
    cvRunningAvg(pMatFrame, pMatBackground, pUpdate, 0);
    cvConvert(pMatBackground, pImgBackground);
}

颜色检测

颜色检测最初用的是Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou 于2004年在ICIP发表的文章《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中建立的颜色模型：

其中R、G、B为RGB模型中的颜色分量S为HSI颜色模型中的饱和度；Rt为R分量的阈值经试验得到可设定在55~56之间；St为饱和度的阈值经试验得到可设定在115~135之间。虽然简单，确很有效。之后自己又增加了些亮度之类的信息，并调整了阈值。

//论文《An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing》中的颜色模型
void FireDetector::CheckFireColor2(IplImage *RGBimg)
{
    int RedThreshold=115;  //115~135
    int SaturationThreshold=45;  //55~65

    for(int j = 0;j < RGBimg->height;j++)
    {
        for (int i = 0;i < RGBimg->widthStep;i+=3)
        {
            uchar B = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i];
            uchar G = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i+1];
            uchar R = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep+i+2];
            uchar maxv=max(max(R,G),B);
            uchar minv=min(min(R,G),B);
            double S = (1 - 3.0*minv/(R+G+B));

            //火焰像素满足颜色特征
            //(1)R>RT   (2)R>=G>=B   (3)S>=( (255-R) * ST / RT )
            if(R>RedThreshold&&R>=G&&G>=B&&S>0.20/*&&/*S>(255-R)/20&&S>=((255-R)*SaturationThreshold/RedThreshold)*/)
                pImgFire->imageData[i/3+pImgFire->widthStep*j] = 255;
            else
                pImgFire->imageData[i/3+pImgFire->widthStep*j] = 0;

        }
    }
}

经过两部检测后的备选像素，大于一定值则判定为火，标框并报警，效果如下：