[发明专利]一种基于遥感图像的森林火灾检测方法

摘要

本发明公开了一种基于遥感图像的森林火灾检测方法，涉及机器视觉工业应用中的智能识别技术领域，本发明包括读入初始图像，进行中值滤波得到去噪图；计算局部熵并归一化，得到局部熵图像；对局部熵图像进行形态学闭操作，再进行腐蚀，得到腐蚀图像；去噪图进行对数变换得到对数变换图像；计算对数变换图像中每个像素点的灰度共生矩阵，得到随机性，并对随机性进行归一化，得到随机性归一化图像；使用最大类间方差法对腐蚀图像和随机性归一化图像分别进行阈值分割，得到两个特征二值化图像；将两特征二值化图像中相对应的像素点分别进行与操作，得到最终输出图像，本发明不仅高效快捷，而且能够保证较高的准确度，具有实用价值。

主权项

1.一种基于遥感图像的森林火灾检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、读入初始图像f(x,y)，进行中值滤波得到去噪图fpre(x,y)，其中(x,y)表示初始图像中的像素点坐标；S2、计算去噪图fpre(x,y)中每个像素点的3×3邻域局部熵并归一化处理，得到局部熵图像fent(x,y)；S3、使用4×4的模板对局部熵图像fent(x,y)进行形态学闭操作，再以3×3模板对闭操作后的局部熵图像fent(x,y)进行腐蚀，得到腐蚀图像ferode(x,y)；S4、将S1中得到的去噪图fpre(x,y)进行对数变换得到对数变换图像flog(x,y)；S5、计算对数变换图像flog(x,y)中每个像素点的5×5邻域灰度共生矩阵，再根据灰度共生矩阵得到每个像素点的随机性，并对所有像素点的随机性进行归一化处理，得到随机性归一化图像frandom(x,y)；S6、使用最大类间方差法对腐蚀图像ferode(x,y)和随机性归一化图像frandom(x,y)分别进行阈值分割，得到二值化图像fbinary(x,y)和二值化图像f′binary(x,y)；S7、将二值化图像fbinary(x,y)和二值化图像f′binary(x,y)中相对应的像素点分别进行与操作，得到最终输出图像fout(x,y)。