基于图像处理的烟雾探测方法及实现

摘要

近些年,图像处理技术发展迅速,基于图像处理技术的火灾探测是火灾监控领域的重要方法之一。在明火发生之前,烟雾往往是火灾最重要的特征。相比传统的探测方法,基于图像处理的视频式烟雾探测能大大减少误报漏报概率。目前国内研究基本都是将图像采集完成后基于PC进行识别处理,实时性较差,本文充分利用FPGA可实现数据并行处理的特性,将视频图像处理方法应用在FPGA平台上,能很好地实现火灾探测的实时性要求。
　　本文以图像处理为基础,提出烟雾探测方法并在FPGA平台上实现。采用高灵敏度低电压的OV7670 CMOS VGA摄像头获取图像,将原始图像使用改进的中值滤波方法去噪。分析几种背景更新和前景提取方法的优劣性,选用改进型surendera背景更新算法完成背景更新和前景提取,对分割图像进行二值化和形态学处理。提取出烟雾边缘不规则、边缘闪烁频率特性、内部区域像素变化特性、扩散特性和灰度一致性等特征。最后将这些特征用特征融合方法融合做出判断,并将特征和融合方法量化后在FPGA平台上通过划分各模块用并行处理的方法最终实现。用仿真波形和实际运行结果证明基于图像处理的视频式烟雾探测方法在FPGA平台上的可行性。

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第一章 绪论

1.1 研究的背景

1.2 研究的目的及意义

1.3 国内外发展现状

1.4 本文主要内容

第二章 图像处理基础

2.1 数字图像处理技术及其应用

2.2 图像色彩学与采集

2.3 图像增强

2.4 图像分析

2.5 图像的边缘检测技术

2.6 图像分割

2.7 形态学图像处理

2.8 本章总结

第三章 图像数据采集与特征提取

3.1 图像的基础特征

3.2 图像的获取与处理

3.3 疑似烟雾区域的提取

3.4 背景重建及更新

3.5 自适应背景更新方法

3.6 图像的二值化处理

3.7 形态学处理

3.8 烟雾图像的特征及其分析

3.9 本章总结

第四章 烟雾特征融合与判定

4.1 分类器

4.2 分类器设计

4.3 连通域标记

4.4 特征融合

4.5 本章小结

第五章 系统的FPGA实现

5.1 FPGA技术

5.2 系统整体框图

5.3 各核心模块的FPGA实现

5.4 系统实现

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 研究工作总结

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果