基于小波变换的视频火焰检测研究

摘要

众所周知，火灾是世界各国人民所面临的一个共同的灾难性问题。为了避免火灾引起的重大事故，人们采用了许多火灾早期检测方法，这些方法大都采用传感器对空气的湿度、温度或者烟雾进行检测来发出警报。然而这些手段在变化环境下往往容易受到空间高度、温度和湿度等因素的影响而无法有效发挥作用。
　　近年来，由于监控设备的普及，不少研究者提出了基于视频的火焰检测方法，这种基于视频的火灾检测系统可以弥补传统探测手段的不足，具有实时性好，错误率和成本较低等优点，因此该技术显示出广阔的研究价值和应用前景。
　　本文首先利用运动物体检测的方法将视频中的运动区域找出来;然后，建立颜色模型对运动区域的颜色进行分析，如果运动区域符合颜色模型的条件，则认为该区域具有火焰颜色，且该区域很有可能有火焰存在。接着，采用时域小波分析的方法，对可疑区域的边缘点的频闪特性进行分析，从而实现对视频中的火焰进行检测的目的;为了使检测结果更加准确，本文还采用了空域小波变换的方法对视频中具有火焰颜色的可疑区域进行进一步的判断。通过第三步和第四步的分析后，如果可疑区域既满足步骤三的条件又满足步骤四的条件，则认定该区域必定存在火焰，从而使火焰检测的结果更加准确可信，误报警率降低。

目录

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摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 传统的火灾检测方法

1．2．2 基于视频的火灾检测方法

1．3 本文的主要研究内容

第2章 火焰基本特征与图像处理基础

2．1 火焰基本特征

2．1．1 可提供图像信息的火灾物理现象

2．1．2 早期火灾火焰的图像特征

2．2 图像处理基础

2．3 本章小结

第3章 小波的基本理论

3．1 小波与数字信号处理

3．1．1 连续小波变换

3．1．2 离散小波变换

3．1．3 小波基

3．2 图像的小波变换

3．2．1 二维离散小波变换

3．2．2 离散小波变换的快速算法

3．2．3 图像小波变换的频率特征

3．3 本章小结

第4章 基于小波变换的火焰检测

4．1 运动区域检测

4．1．1 差分图像运动检测

4．1．2 累积差分图像运动检测

4．1．3 基于背景更新的运动检测

4．1．4 改进型时域差分图像运动检测

4．1．5 本文使用的图像运动检测

4．2 火焰颜色分析

4．2．1 彩色模型

4．2．2 基于YCbCr颜色空间的火焰颜色模型

4．3 火焰图像时域小波分析

4．4 火焰图像空域小波分析

4．5 检测结果分析与比较

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

致谢

参考文献