[发明专利]一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法

权利要求书

1.一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法，将由监控摄像头得到的视频图像通过采集卡传给视频监控计算机进行处理：采用差分法提取前景图像并计算前景图像的角点；再计算前景图像角点的光流并进行判别，如果判别为火灾烟雾，则计算机发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能；如果判别为非火灾烟雾，则返回差分法步骤，继续处理下一帧图像；

所述采用差分法提取前景图像的操作为：

利用计算机将由监控摄像头得到的视频图像数据分解成一帧帧的图像，将第一帧作为背景图像，从第二帧开始，将背景图像与每一帧图像按照式(1)进行差分：

式中(x，y)为以图像长方向为x轴，宽方向为y轴建立的坐标系中像素点的坐标，X(x，y)为前景图像，j代表背景帧，k代表当前帧，I(x，y，j)为背景帧点(x，y)的像素值，I(x，y，k)为当前帧点(x，y)的像素值，T是阈值；

按照式(2)更新背景图像I(x，y，j)：

I(x,y,j)=aI(x,y,k)+(1-a)X(x,y)ifX(x,y)=0I(x,y,j)ifX(x,y)=1---(2)]]>

式中α是常数，0＜α＜1；如果差分结果图像X(x，y)中点(x，y)的像素值为0，则更新背景图像中(x，y)点的像素值I(x，y，j)，如果差分结果前景图像X(x，y)中点(x，y)的像素值为1，则不进行操作，像素值为1的图像部分称为前景图像；

接着计算前景图像X(x，y)的角点：先查找前景图像的角点，对于当前帧图像中所有满足X(x，y)＝1的像素，计算其横向变化梯度I_x(x，y)和纵向变化梯度I_y(x，y)：

Ix(x,y)=I(x+1,y)-I(x-1,y)2,---(3)]]>

Iy(x,y)=I(x,y+1)-I(x,y-1)2---(4)]]>

计算空间梯度矩阵

该空间梯度矩阵G为二维矩阵，具有两个特征值，设第一特征值为λ₁，第二特征值为λ₂，则设最小特征值为λ_m＝min(λ₁，λ₂)，当前帧图像的最大特征值λ_max＝max(λ_m(x，y))，即最大特征值λ_max为当前帧图像各个像素点的最小特征值λ_m的最大值；设特征值的阈值λ₀＝0.1λ_max，则保留最小特征值λ_m＞λ₀的所有像素点；对于以上得到的像素点，在当前帧图像中所有任意长为3个像素、宽为3个像素的9点窗口中，只保留最小特征值λ_m最大的点；由以上步骤最后得到的点即为前景图像的角点；

其特征在于：

所述计算前景图像角点的光流并进行判别的操作为：

计算上述得到的每一个角点的光流，并满足以下光流约束方程：

            I_xu+I_yv+I_t＝0                       (6)

其中Ix=∂I∂x]]>Iy=∂I∂y]]>It=∂I∂t]]>

u=dxdt]]>v=dydt]]>

式中I为图像的像素值，u表示光流x方向分量，v表示光流y方向分量；

再计算光流速度大小和方向的平均值和方差，并与预先设定的阈值进行比较从而给出报警判定，操作为：

设角点的光流向量d，其大小为|d|，其方向角为θ，按照式(7)和式(8)计算所有角点光流速度大小组成的数组的平均值和方差以及所有角点光流速度方向组成的数组的平均值和方差：

|d|ave=1nΣi=0n|d(x,y)|,]]>

S|d|2=1n[(|d1|-|d|ave)2+(|d2|-|d|ave)2+···+(|dn|-|d|ave)2]---(7)]]>

式中|d|_ave表示所有角点光流速度大小组成的数组的平均值，S_|d|²为所有角点光流速度大小组成的数组的方差；

θave=1nΣi=0n|θ(x,y)|,]]>

Sθ2=1n[(θ1-θave)2+(θ2-θave)2+···+(θn-θave)2]---(8)]]>

其中速度方向采用弧度值表示；

对上述计算结果按照以下方式设定阈值：设烟雾图像计算得到n个角点的光流速度大小组成数组的方差为S¹_|d|²和光流速度方向角大小组成的数组的方差为S¹θ²，干扰源图像计算得到的光流速度大小组成数组的方差为S²_|d|²和光流速度方向角大小组成的数组的方差为S²θ²，设定2个阈值M和N分别满足S²_|d|²＜M＜S¹_|d|²和S²θ²＜N＜S¹θ²，当视频图像计算结果S_|d|²＞M和S_θ²＞N时，满足判别条件；光流速度方向组成的数组的平均值θ_ave满足0＜θ_ave＜2π时，满足判别条件；当计算结果S_|d|²、S_θ²和θ_ave同时满足判别条件时，判定为火灾烟雾，否则判定为非火灾烟雾。