[发明专利]红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法

摘要

本发明涉及一种红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法，通过红外图像预处理模块、判断可疑红外图像模块、确定红外图像中存在火焰模块和融合可见光综合判断模块进行识别。红外图像预处理模块对图像进行灰度化处理，区域联通，二值化和膨胀运算。判断可疑红外图像模块对灰度图和二值化图像做差值运算，确定场景有变化的可疑图像。确定红外图像中存在火焰模块对前后帧可疑图像做相似度计算，确认火焰是否存在。融合可见光综合判断模块结合火焰在RGB颜色空间的模型，判断相应可见光图像上的RGB值是否满足火焰的颜色模型，终判火情是否发生。本发明实现了红外图像和可见光图像的融合识别，避免了火灾的漏报和误报，提高了火情识别的准确性。

主权项

1.一种红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法，红外摄像机检测火情时发出红外线，通过光学成像体系形成红外图像，其特征是：利用计算机建立红外图像预处理模块（1）、判断可疑红外图像模块（2）、确定红外图像中存在火焰模块（3）和融合可见光综合判断模块（4）进行识别；所述红外图像预处理模块根据红外图像的特征及目标的特点进行灰度化处理、区域联通、二值化和膨胀运算；所述判断可疑红外图像模块利用红外图像进行火焰的识别，分别对灰度图和二值化图像做差值运算，确定场景有变化的可疑图像；所述确定红外图像中存在火焰模块对前后帧可疑图像做相似度计算，计算两帧图像中火焰可疑区的相似度，确认火焰是否存在；所述融合可见光综合判断模块结合火焰在RGB颜色空间的模型，在红外图像火焰出现后，判断相应可见光图像上的RGB值是否满足火焰的颜色模型，如果可见光图像上的RGB值满足火焰的颜色模型，终判火情发生；所述差值运算包括两组图像差值；一组是前后两帧红外图像灰度图做差值，一组是红外图像二值化后的两帧图像做差值，差值运算的过程为：⑴第i和第i+k帧灰度图做差值：式中：Tr为差值图像二值化阈值；Tr的范围为0～255，根据实际需要确定一个合理值；G（i,x,y）为第i帧红外图像的灰度图；G（i+k,x,y）为第i+k帧红外图像的灰度图；G（i,i+k,x,y）为结果图像，其像素值为1的区域表示G（i,x,y）和G（i+k,x,y）两帧图像有较大差异，该区域有较强亮光或红外辐射出现；⑵第i和第i+k帧二值化图像做差值，即异或运算：Pr(i,i+k,x,y)=P(i,x,y)∧P(i+k,x,y)式中：P(i,x,y) 为第i帧红外图像的二值图； P(i+k,x,y)为第i+k帧红外图像的二值图；P(i,i+k,x,y)为差值结果图像，其像素值为1的区域表示P(i,x,y)和两帧图像有较大差异；此图像的二值化使用直方图分割方法；⑶对以上（1）和（2）的结果图像 G(i,i+k,x,y)和P(i,i+k,x,y)做与运算，得到结果图像R（i,i+k,x,y）,R（i,i+k,x,y）= Gr（i,i+k,x,y）∩Pr（i,i+k,x,y）R（i,i+k,x,y）中像素值为1的区域表示i和i+k帧红外图像明显差异，然后统计差异区域的大小，进行以下计算：Sun(i,i+k)=∑R（i,i+k,x,y）Sum(i,i+k)表示R（i,i+k,x,y）中像素值是1 的像素个数；如果第i和i+k帧图像的场景差别较大，那么Sum(i,i+k)的值较大，当大于门限值SumT时，可以怀疑场景内有火焰出现，即：Sum_(i,i+k)≥Sum_T，则第i帧红外图像G（i,x,y）为可疑图像；而中值为1 的像素点区域即为可疑火焰区域；若Sum(i,i+k)＜SumT则G（i,x,y）为正常图像，此时将基准图像调整为G（i+k,x,y），重新进行判断。