火焰颜色特征提取的分色处理研究

合集下载

基于cie lab颜色模型和模糊c均值算法结合的火焰分割算法的研究

视频图像的火灾探测技术不断发展为火焰可疑区域的分割和火焰特征的提取技术提供了助力，而区域分割和特征提取是火焰识别的关键步骤。为确保识别图像中目标物体、检索图像的及时性、准确性，需要提取高精度的图像分割结果。以此类推，如果提高疑似区域的特征准确率，将有效提高分类器的火焰识别精度，如果特征准确率不高甚至很低，分类器的作用将深受影响，不能有效判断火焰和干扰物，误报概率也会大幅提高。为解决这一问题，本章将火焰可疑区域的分割作为研究的主要内容。
• 24 •
图2 探测算法流程框架图
图3 CIE Lab颜色空间
ELECTRONICS WORLD・探索与观察
3.1 CIE LAB颜色模型现在社会上的科研中心选择颜色模型时多为CIE Lab颜色模
型，因为该模型可以将视力正常人看到的所有颜色表现出来，也可以实现将自然界的任何一种颜色表示出来。该模型不仅可以将 RGB等模式所能描述的色彩信息都能得到映射，而且在任何系统和平台之间交换均不会出现任何偏差，彻底克服了其他模型依赖设备的缺点。
ELECTRONICS WORLD・探ห้องสมุดไป่ตู้与观察
目前视频图像型火灾探测技术不停地进步与完善，效果体现在复杂环境下，特别是大空间火灾探测的精准率得到大幅度提升，但是依然存在着诸多需要改进的地方。现在的图像型火灾探测算法中一般都存在着数据量较大的问题，为增加该算法的实用性、准确率，本文将对火焰分割进行系统研究。目标分割是开展图像特征提取和目标识别的前提和基础，起到关键性的作用，本文通过分析和借鉴当前的火焰分割算法，取长补短，积极探索建立了一种利用模糊C均值和CIE Lab颜色模型新的火焰分割方法。第一步利用CIE Lab空间设置火焰颜色模型，第二步根据不同颜色分量进行分割，第三步利用模糊C均值算法计算出同一区域内的离散目标并进行合并，进一步提高火焰分割的准确性，火灾探测的精确性。

基于分离YUV颜色通道的火焰提取方法

科学技术创新2020.25基于分离YUV 颜色通道的火焰提取方法王勇智谭杨磊韩锐张傲宇刘峥言（东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040）火灾是灾害性燃烧现象失去控制的现象，是威胁我们的公众安全与社会发展的主要灾害之一，据统计，2019年一年接报的火灾有23.3万起，造成的直接财产损失高达36.12亿元。

森林火灾是火灾的重要组成部分之一，会烧毁森林的动植物资源以至于破坏生态环境，使经济损失巨大，甚至会造成人员伤亡，且在火势较大的情况下更加难以控制，更易造成大面积破坏。

因此，要最大程度的减少因为火灾而造成的损失，就必须在火灾发生初期的时候就发现问题并及时的解决。

然而森林火灾具有很大的不确定性和多变性，通过传统的基于对于一些火灾特征参量如烟雾、燃烧气体、温度的传感器的林火检测方法，很容易受到周围所处环境的影响，应用范围较小，分析结果不准确，很容易产生误报，而且反应时间较长，难以在形成初期及时发现，且大面积铺设传感器进行监测，会影响森林的生态环境，且耗资较高，难以实现。

近年来，基于计算机视觉的林火检测技术已经发展起来。

其关键是基于颜色的火焰分割算法，通过分析火焰的颜色特征来建立火焰的颜色模型进而进行识别。

为了提高检测技术的可靠性，减少误报率，许多国内外学者已经提出多种算法用于识别火焰。

Ono 等通过提取红色分量的背景图像中潜在区域的特征量进行神经网络模型训练进行火焰识别。

Chen 等人通过在RGB 和HIS 颜色空间上分析火焰特征进行不规则检验。

Celik 等通过多张火灾图片生成的RGB 颜色空间的规则决策分割火焰像素。

秦薇薇等利用背景差分法分析视频中的火焰兵进行分割。

陈天炎等通过YCbCr 空间分析火焰像素分布特征分割火焰。

Jenifer 对火焰的颜色、面积、粗糙度、偏斜度进行概率统计，用贝叶斯分类器进行决策。

1算法流程笔者提出的基于边缘检测的林火图像分割算法可分为三部分：首先转换图像通道格式为YUV ；之后是图像预处理，将图片的V 通道提取出来，获得图像；最后进行中值滤波处理并使用Sobel 边缘检测对火焰进行提取完整火焰图像。

火焰颜色实验报告

火焰颜色实验报告一、实验目的观察不同物质燃烧时火焰的颜色，探究影响火焰颜色的因素，加深对燃烧现象和物质性质的理解。

二、实验原理火焰的颜色取决于燃烧物质的化学成分和燃烧条件。

不同元素在高温下会发出特定波长的光，从而呈现出不同的颜色。

例如，钠元素燃烧时火焰呈黄色，钾元素燃烧时火焰呈紫色。

三、实验用品1、实验仪器酒精灯三脚架石棉网坩埚钳蒸发皿2、实验药品金属钠金属钾铜丝铁丝酒精盐酸四、实验步骤1、准备工作将实验仪器放置在平稳的桌面上，检查仪器是否完好无损。

用盐酸清洗金属丝，去除表面的氧化物，然后用蒸馏水冲洗干净，晾干备用。

2、钠的燃烧实验用镊子取一小块金属钠，用滤纸吸干表面的煤油。

将钠放在蒸发皿中，用酒精灯加热，观察火焰的颜色。

可以看到钠燃烧时火焰呈黄色。

3、钾的燃烧实验取少量钾单质，同样用滤纸吸干表面的煤油。

将钾放在蒸发皿中，通过蓝色钴玻璃观察火焰的颜色。

可以看到钾燃烧时火焰呈紫色。

4、铜丝的燃烧实验用坩埚钳夹持一根铜丝，在酒精灯上加热。

观察铜丝燃烧时火焰的颜色，火焰呈现绿色。

5、铁丝的燃烧实验将铁丝绕成螺旋状，在酒精灯上加热。

铁丝在空气中加热时不会燃烧，只能发红。

五、实验现象及分析1、钠燃烧时火焰呈黄色，这是因为钠元素的特征焰色为黄色。

2、钾燃烧时火焰呈紫色，但需要通过蓝色钴玻璃观察，以排除钠元素黄色火焰的干扰。

3、铜丝燃烧时火焰呈绿色，这是铜元素的焰色反应。

4、铁丝在空气中加热时不燃烧，只是发红，这是因为空气中氧气的浓度较低，不足以使铁丝燃烧。

六、影响火焰颜色的因素1、燃烧物质的元素组成不同元素具有不同的特征焰色，这是决定火焰颜色的根本因素。

2、燃烧温度温度的高低会影响原子的激发和跃迁，从而可能改变火焰的颜色和亮度。

3、燃烧环境例如氧气的浓度、周围气体的成分等，都会对火焰颜色产生一定的影响。

七、实验注意事项1、实验过程中要注意安全，避免烧伤和火灾。

2、金属钠、钾等遇水会发生剧烈反应，取用后要及时将剩余的药品放回原瓶。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究随着火灾发生的频率和严重程度的不断提高，火灾的预防和控制已成为一个重要的问题。

现代火灾控制系统利用摄像机从事火灾发生地区的视觉监测，这种监测技术具有非侵入式的性质，同时能够实时地掌握火灾的情况，预防火灾的发生和减少灾害损失。

然而，火焰特征的自动识别及准确分析是以图像处理算法实现的，这也是保障火灾控制系统高可靠的关键。

本文基于MATLAB图像处理工具箱，通过分析火焰的光谱和热学特性，采用多尺度形态学处理、颜色空间变换和一些光线学和形态学概念，提出了一个火焰特征识别方法。

具体过程如下：第一步：图像预处理首先，使用RGB颜色空间将彩色图像转换为灰度图像，是因为RGB颜色空间不利于准确检测火焰区域，而灰度图像则是光照强度值的单色等级表现，不受色彩分布的限制。

第二步：区域分割将灰度图像通过阈值分割算法，将图像分割为火焰区域和背景区域。

本文中采用了Otsu阈值分割算法，可自动选取一种最佳二值化阈值，适用于双峰分布的灰度图像。

第三步：多尺度形态学处理对于分割后的火焰区域进行多尺度形态学处理，得到火焰区域的形态学特征。

本文使用了形态学的开-闭运算和基元形态学分析。

开操作可以去除干扰物，闭操作可以消除火焰中的小区域。

基元形态学分析可以检测火焰的主要特征，包括顶点、宽度、陡峭度、边缘特征等。

这些特征可以用于判断火焰的大小、形状、运动方向等。

第四步：颜色空间变换采用HSV颜色空间可以使RGB中的颜色信息更好地表现出来。

HSV颜色空间可以将颜色分为色相、饱和度和亮度三部分。

每一个分量可以单独处理并得出相应的特征值。

第五步：特征分析将分割后的火焰区域通过上述多尺度形态学和颜色空间转换方法提取出一系列形态学和光谱学特征，如面积、形状、颜色、发光强度、发光频率、光全谱等。

将得到的特征值作为样本，采用机器学习算法进行分类，如支持向量机（SVM）分类器等。

SVM是一种非线性监督学习算法，可以自动地根据训练样本进行分类，并将得到的分类模型应用于火焰特征的识别。

基于图像型火灾火焰特征提取的技术研究

基于图像型火灾火焰特征提取的技术研究摘要：由于传统火灾探测设备无法有效地解决灵敏度与可靠性间的矛盾，所以它已不能满足预防火灾的需求,而基于图像型火灾探测技术响应速度快、探测准确，有着广阔的应用前景。

该技术的关键是火焰图像特征的提取。

本文中，首先对图像进行预处理,然后建立火焰颜色模型，再用像素运动累积法获取疑似目标的闪烁频率，并借助有监督模糊聚类法合并同一疑似火焰区域中不连通部分，最后利用圆形度、相关性、面积变化率作为火灾判据识别火灾。

仿真结果表明，本文的火焰特征可有效识别火焰，具有较高的运行效率，适用于多种场景的火灾检测。

关键词：图像；火焰；颜色模型；闪烁频率；火灾判据目录1 引言 (1)1.1选题背景 (1)1.2 图像型火灾探测的优势及关键技术 (1)1.3本文研究内容 (2)2 火灾火焰图像预处理 (2)2.1火灾火焰图像的增强处理 (2)2.2火灾火焰图像的滤波处理 (3)3 火灾火焰区域的检测 (3)3.1火焰颜色模型 (3)3.1.1 RGB颜色空间 (3)3.1.2火灾火焰的颜色模型 (4)3.2火灾火焰的闪烁特性 (5)3.3基于模糊聚类的火焰检测 (5)4 火灾火焰的特征提取 (5)4.1圆形度 (7)4.2相关性 (8)4.3面积变化率 (12)5 总结与展望 (14)5.1 总结 (14)5.2展望 (15)参考文献 (15)1 引言1.1选题背景随着我国社会的高层建筑和大空间建筑越来越多以及在这些建筑中新能源、新材料、新设备的广泛利用，火灾危险性也随之大大增加。

因此火灾报警技术就成为有效控制火灾发展和减少火灾损失的重要手段。

在大空间建筑内，传统的火灾探测设备如感烟型、感温型、气体型等已经不能满足火灾实时并准确预警的需求。

因此，随着计算机技术和图像处理技术的发展以及图像识别技术的广泛应用，图像型火灾探测技术成为了目前火灾科学领域的研究热点。

图像型火灾探测技术能提供丰富、直观的信息，克服了传统火灾探测技术受到空间高度、气流速度等环境条件制约的缺点，它能在室外开放空间和室内大空间进行有效地火灾探测。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究火焰特征识别在工业和消防领域具有重要意义，可以帮助人们及时发现火情，以及分析火势大小和传播速度，对火灾预警和消防工作起到至关重要的作用。

随着计算机视觉和图像处理技术的发展，基于数字图像处理的火焰特征识别方法逐渐成为研究的热点。

本文基于MATLAB图像处理技术，对火焰特征识别方法进行研究，希望可以为火灾预防和救援工作提供一定的技术支持。

一、研究背景随着现代社会的发展，火灾事故频发，给人们的生命和财产带来了巨大的威胁。

火灾预警和消防救援工作成为了社会各界关注的焦点。

火焰的特征识别作为火灾预警和监测的关键技术，在工业生产和城市管理中具有重要意义。

传统的火焰监测方法主要依靠人工目测和烟雾探测器，存在着判断准确率低、误报率高等问题。

而基于数字图像处理技术的火焰特征识别方法可以有效地解决这些问题，成为了当前研究的热点。

二、MATLAB图像处理技术概述MATLAB是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的高级技术计算语言与交互式环境。

其图像处理工具箱提供了大量的函数和工具，可以帮助研究人员对数字图像进行处理、分析和识别。

MATLAB图像处理技术具有灵活、高效、易用等特点，非常适合于火焰特征识别研究。

三、火焰特征识别方法研究1. 图像采集与预处理需要对火焰进行拍摄和采集，获取火焰图像。

在采集过程中，需要注意角度、光照和距离等因素，以获得清晰的火焰图像。

接下来，对采集到的火焰图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等步骤，以提高后续处理的准确性和稳定性。

2. 特征提取与分析在火焰图像预处理的基础上，需要对火焰图像进行特征提取和分析。

常用的火焰特征包括颜色、形状、亮度、纹理等。

通过MATLAB图像处理工具箱中的特征提取函数和算法，可以提取火焰图像的各种特征，并对特征进行分析和比较，从而识别出火焰的位置、大小和形态。

3. 火焰分类与识别基于提取的火焰特征，可以建立火焰分类模型和识别算法。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究随着火灾的频繁发生，利用图像处理技术进行火焰特征识别已成为重要的研究方向之一。

本文将介绍基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法的研究进展。

火焰特征识别的首要任务是对火焰图像进行预处理。

预处理阶段的目标是减少图像中的噪声，以方便后续的特征提取和分类。

常见的预处理操作包括图像平滑、灰度化以及边缘检测等。

边缘检测是非常重要的一步，它能够提取出火焰的边界信息，有助于后续的特征提取。

接下来，特征提取是火焰特征识别的关键环节。

在特征提取阶段，我们可以获取到火焰图像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等。

目前，常用的特征提取方法有颜色直方图法、小波变换法、灰度共生矩阵法等。

这些方法都能够从不同的角度描述火焰的特征，并且它们的组合可以提高识别的准确性。

通过分类器对火焰图像进行分类。

常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。

这些分类器可以根据提取到的特征，对火焰图像进行准确分类和识别。

在实际的应用中，火焰特征识别可以广泛应用于火灾监测和火警预警系统中。

通过实时监测和识别火焰特征，可以实时掌握火灾的发生情况，并及时采取相应的措施来避免火灾事故的发生或减少损失。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法在火灾监测和火警预警系统中具有重要的应用价值。

通过对火焰图像进行预处理、特征提取和分类，可以实现火焰的准确识别，并提供实时监测和预警功能。

目前的方法还存在一定的局限性，如对光照条件、背景干扰等的敏感性。

未来的研究将着重于进一步提高准确性和鲁棒性，以应对不同环境条件下的火焰特征识别问题。

火焰颜色研究中的光谱分析方法及数据处理

火焰颜色研究中的光谱分析方法及数据处理光谱分析是一种重要的化学分析方法，其应用广泛。

在火焰颜色研究中，光谱分析方法被广泛应用于分析火焰颜色中的元素成分。

本文将介绍火焰颜色研究中常用的光谱分析方法及其数据处理技术。

一、光谱分析方法火焰颜色的产生与火焰中的元素成分有着密切的关系。

燃烧时，元素的激发态产生的光谱特征可以通过光谱分析仪器获得。

常用的火焰光谱分析仪器包括火焰原子吸收光谱仪（flame atomic absorption spectrometer, FAAS）和火焰原子发射光谱仪（flame atomic emission spectrometer, FAES）。

1. 火焰原子吸收光谱仪（FAAS）火焰原子吸收光谱仪可以通过吸收特定波长的光来测定样品中特定元素的浓度。

它的工作原理基于元素激发态吸收特定波长光的特性。

该仪器由光源、火焰喷嘴、镜片系统、检测器等组成。

使用FAAS测定火焰样品时，首先通过火焰中的物质产生所需元素的激发态，然后加入带有特定波长光的光束，测量吸收光强度，通过光强度与标准曲线的对比，计算出元素的浓度。

2. 火焰原子发射光谱仪（FAES）火焰原子发射光谱仪可以测定样品中元素的含量。

它的工作原理基于元素激发态产生特定波长光的特性。

该仪器由样品进样系统、火焰喷嘴、光谱仪、检测器等组成。

使用FAES测定火焰样品时，样品被注入火焰喷嘴中，产生特定元素的激发态，然后通过光谱仪测量样品中元素产生的特定波长光强度，通过与标准曲线对比，计算出元素的浓度。

二、数据处理技术在火焰颜色研究中，准确处理光谱数据是获得可靠结果的关键。

以下介绍两种常见的数据处理技术。

1. 标准曲线法标准曲线法是光谱分析中一种常用的数据处理方法，通过测定一系列标准溶液对应的吸收峰强度或发射峰强度，并将其与标准溶液中元素浓度建立的标准曲线相对比，可以计算出待测样品中元素的浓度。

标准曲线法的关键在于建立准确的标准曲线。

通常，选择一组含有不同浓度的标准溶液，并通过测量其吸收或发射峰强度与浓度之间的线性关系，建立标准曲线。

颜色直方图特征分割方法在火灾探测中的应用

ＣＨＥＮｅ，Ｕｉ —ｈＷｉＬＩＪｎｇｕａ
（．ｏｌｇｆｏｐｔｃｅｃ１ＣｌｅｏｍｕｅＳｉｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｕｑａｎｖｒｉ，ｉｎ３１２，ｈｎ；ｅＣｒｎｅｈｏｙＨａｉＵｉｅｔＸａ６０１Ｃｉｏｏｓｙｍｅａ２Ｃｌｇｆｎｏｍａｏｃｎｅ＆ＥｇｎｅｉｇＨａｉｎｖｒｉ，ｉｎ３１２，ｈｎ）．ｏｌｅｏｆｒｔｎＳｉｃｅＩｉｅｎｉｅｒ，ｕｑｏＵｉｅｓｙＸａ６０１Ｃｉａｎａｔｍｅ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：６３６９２１）７０９ — ３１７ — ２Ｘ（０１０ — １９０
ＡｐｌａｉｎｏｌｒＨｉｔｇａＳｇｅｔｔｎＭｅｈｄｉｉｅＤｅｅｔｎｐｉｔｆＣｏｏｓｏｒｍｅｍｎａｉｔｏｎＦｒｔｃｉｃｏｏｏ
ｅｃｔｉｉａｔｇ．Ｉｅｐｔｅｕｅｔｅｃｍｐｔｔｎｏｌｘｔｎｄｔｃｏｎｐｏｅｓｎｅａｎｔｌａｅｔｌｒｄｃｈｏｕａｏａｃｍｐｅｉｉｅｅｔｒｃｓ．Ｆｏｉａｏｏｉｔｉｕｏｈｅｆａｏｏｉｓｈｏｉｌｙｉｒｕｑｅｃｌｒｄｓｒｂｔｎ，ｔｌｍｅｃｌｒｉｎｉｓ
陈威刘菁华，
（．１华侨大学计算机科学与技术学院，福建厦门３１２；６０１２华侨大学信息科学与工程学院，建厦门３１２）．福６０１
摘要：火焰目标区域的分割是火灾探测的重要组成部分。有效的目标区域分割方法可以在早期排除掉背景的干扰，降

火焰图像分割算法研究

火焰图像分割算法研究作者：李玲张旭贾磊磊来源：《科技视界》2015年第33期【摘要】本文对火焰识别中常用的分割方法进行了研究，并分析了各自的优劣。

Canny边缘检测虽然可以提取较完整的边缘，但是不利于基于区域特征的火焰识别；阈值分割可以简单有效的分割出红外图中高灰度级的火焰区域；运动检测的方法对于剧烈运动的火焰可以有效分割出运动区域，但是容易造成火焰区域的不完整；颜色分割是可见光图像中一种有效的火焰分割方法，其中的简单颜色模型简单实用。

【关键词】边缘检测；阈值分割；运动检测；颜色分割0 引言火灾识别中常用的图像分割方法有基于边缘检测的方法、阈值法、运动检测、颜色分割等。

Qin Jiang将Ostu阈值选取与Canny结合检测大空间带噪声图像的火区[1]；王思嘉等根据火焰的高亮特点使用温度阈值分割可疑火区[2]；Qing Liu等使用自适应背景更新的背景差法分割火焰区域[3]；文献[4]用改进的背景差法区分前景和背景[5]；文献[6]提出了一种将背景差法与帧差法结合在一起的算法[5]。

彩色图像的颜色分割也被广泛的用于火灾识别中。

本文对火焰图像的边缘检测的方法、阈值法、运动检测、颜色分割等进行研究、仿真及对比分析。

1 火焰图像分割算法1.1 基于边缘检测的分割Canny边缘检测目前公认的经典边缘检测算法，该算法已在数字图像处理中获得了广泛应用。

应用Canny算法的步骤是：（1）用一个二维的高斯滤波器与原始图像做卷积来平滑图象，其时域表达式为：高斯滤波函数中的标准差σ决定了滤波器的大小；（2）计算梯度，包括梯度的幅值和方向，可使用微分算子；（3）遍历梯度图，对梯度幅值进行非极大值抑制；（4）用双阈值算法检测和连接边缘。

部分学者尝试采用Ostu算法来选取Canny边缘检测的高低阈值，取得了一定效果，但其实验对象的场景往往比较简单。

另外边缘检测得到的边缘往往不闭合，这很不利于火焰识别的进一步处理，（例如区域特征的提取等）需要进行边缘连接。

火焰检测原理及应用

火焰检测原理及应用火焰检测是一种常见的图像处理技术，它通过分析和识别图像中与火焰相关的特征，实现对火灾的快速检测与预警。

火焰检测的原理主要包括颜色模型、纹理特征和形态学方法等。

首先，火焰的颜色通常为橙红色或亮黄色，与背景环境形成明显对比，这一特征可以作为火焰检测的主要依据。

在颜色模型中，常用的有RGB（红绿蓝）、HSV （色相饱和度亮度）和YUV（亮度和色度）等模型。

通过对图像的颜色信息进行分析和比较，可以判断图像中是否存在火焰。

例如，在RGB模型中，可以根据火焰的红色分量显著高于其他颜色分量的特点，筛选出潜在的火焰区域。

其次，火焰在图像中表现出一定的纹理特征，如火焰舌的不规则形状和火焰颗粒的分布等。

纹理特征是利用图像中局部区域的灰度值进行分析，例如灰度共生矩阵（GLCM）能够描述灰度值在空间上的分布关系，获得图像的纹理信息。

通过对火焰和非火焰区域的纹理特征进行建模和对比，可以进一步提高火焰检测的准确性。

另外，形态学方法也常用于火焰检测。

形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法，通过对图像进行腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，可以提取和改变图像的形状信息。

在火焰检测中，可以利用形态学方法对图像进行二值化处理，通过形态学运算将火焰区域与背景区域进行有效分离，从而实现对火焰的准确检测。

火焰检测的应用非常广泛。

首先，火焰检测在火灾监测与报警系统中起到重要作用，有效提高了火灾的检测率和报警响应速度。

其次，在工业生产过程中，火焰检测可以监控高温设备、油田、化工厂等潜在的火灾危险区域，提前预警并采取措施，保障人员安全和设备正常运行。

此外，火焰检测还广泛应用于无人机、智能安防和航天航空等领域，为人们的生活和工作带来了很大的便利和安全。

总结起来，火焰检测利用图像处理技术，通过颜色模型、纹理特征和形态学方法等原理，可以实现对火焰的快速检测与预警。

其应用领域广泛，不仅可以在火灾监测与报警系统中起到重要作用，还可以用于工业生产、无人机和智能安防等领域，提高人们的生活质量和安全保障。

基于红外视频图像的火焰特征提取算法

138
王凯等：基于红外视频图像的火焰特征提取算法
总第 285 期
表序列的存放形式进行数据存储，提高了算法的运行速度。
2 疑似火焰区域分割
2.1 图像预处理
火焰图像提取就是把视频中每一帧图像中有
一定火焰特征的物体像素点提取出来，以二值图的
形式表现出来。目前视频火灾探测技术主要采用
普通 CCTV 摄像机和红外摄像机两类［8］，由于发生
关键词红外视频图像；火焰识别；特征提取中图分类号 TP301.6 DOI：10. 3969/j. issn. 1672-9730. 2018. 03. 033
A Flame Feature Extraction Algorithm Based on Infrared Video Image
WANG Kai1 FENG Xianzhou2 （1. Naval Representative Office in Zhengzhou Region，Zhengzhou 450015）（2. The 713th Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation，Zhengzhou
对火焰的分割都是通过大量实验设定各个分量的
取值范围，然后在分量之间求交集，从而得到具有
火焰颜色的区域，也就是疑似火焰区域。由 CCD
摄像机采集到的视频图像都是基于 RGB 颜色模型
的，它是通过对红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）三种颜
色之间叠加来得到各种各样颜色的［9］。火焰在燃
烧时焰心为亮白色，从焰心到外依次为黄色、橙色
和红色，而且从里到外红色饱和度逐渐增高，亮度
逐渐降低。因此可以把火焰红色饱和度、亮度值以

火焰颜色特征提取的分色处理研究

火焰颜色特征提取的分色处理研究摘要：火灾火焰是最常见的灾害之一，是一种在时空上失去控制的燃烧所引发的灾害。

火灾火焰图像探测系统，是一种以计算机为核心，结合光电技术和计算机图像处理技术研制而成的火焰自动监测报警系统，有观测普通影像和红外监测实现火灾自动报警的双重功能。

本文介绍了一种火焰识别过程中的分色处理办法并试验验证有效性。

关键词：火焰；数字图像处理；滤波1 引言当前室内火灾报警技术已经比较成熟。

通过对光、烟、湿度等参考量加以判断，然后直接实施灭火措施，进行断电、喷水等并报警。

由于室内范围小，受外界影响小，在火灾判别上可以依靠单一的探测方式，也可以多种探测方式同时使用，提高火灾判别的准确性，减少误报。

而对于室外的或大面积的监控对象（如高层建筑、船泊码头、油库、大型仓库等），相对来说可以使用的探测方式较少，所以利用图像进行火灾监控是一个明智的选择。

由于图像包含的数据量很大，所以必须对图像进行分割。

在这些之前都必须要做的就是图像的滤波。

2.火焰图像的分色处理理论火焰颜色识别算法可分为两个步骤：（1）移除似火区域；（2）分色处理。

第一步，通过图像差值法，将由火焰反射引起的可疑区域以及似火颜色区域移除。

第二步，将图像的每个像素从RGB颜色模式转换为HSI颜色模式后，根据火焰颜色特征，将似火颜色区域从输入图像帧中分离出来。

下面将介绍每步的具体细节。

（1）移除似火颜色区域用图像差值算法（一种用于物体跟踪的技术）可以移除似火颜色区域。

这里假设gi（x，y）为某一火焰图像，g0（x，y）是背景图像。

图像差值后的结果用h（x，y）表示，公式如（3-4）所示：（3-4）这里，︱. ︱是该函数的绝对值，r（），g（），b（）分别是该图像的红色，绿色以及蓝色分量。

因此，两颜色的差值是它们相应红色，绿色以及蓝色分量的绝对值。

图像差值的结果是通过计算每个像素颜色差值得到的。

（2）分色技术C是一个颜色组，代表HSI颜色模式的三元素（h，s，i），并且满足以下条件：h1≤h≤h2，s1≤s≤s2，i1≤i≤i2其中[h1，h2]是色相的范围，[s1，s2]是饱和度的范围，[i1，i2]是明亮度的范围。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究随着人们对火焰燃烧性质的深入研究，对火灾预防以及火灾相关问题的探讨也越来越显得重要。

火焰的特征识别是一项关键的任务，需要用到图像处理技术，可以辅助火灾监测和火灾预警。

本文将探讨基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究。

1. 火焰特征的获取在进行火焰特征识别前，需要先获取火焰图像。

常见的方法是使用红外相机获取火焰的红外辐射图像。

另一种方法是使用普通摄像机获取火焰的可见光图像。

本文使用可见光图像作为示例。

获取到图像后，需要将其进行预处理，包括灰度化、噪声去除、二值化等。

这些步骤的目的是将图像转化为计算机可以处理的格式，并增加识别的准确度。

在预处理后，可以开始进行火焰特征的识别。

常见的火焰特征包括颜色、形状、尺寸等。

本文主要介绍两种火焰识别方法：基于颜色特征的识别和基于形状特征的识别。

2.1 基于颜色特征的识别火焰具有较明显的红、橙、黄色等颜色，而周围环境则通常为蓝调。

因此，可以通过比较图像的RGB值或HSV值，确定火焰的位置和形态。

具体的方法是，根据实验结果，定义一个RGB或HSV颜色值范围，通常为(0, 50, 50) ~ (20, 255, 255)。

然后将图像按照该颜色范围进行过滤，即将非火焰区域滤除，留下火焰区域。

火焰的形状通常是“顶圆底扁”的，可以通过计算火焰轮廓的圆度、长宽比等特征来判断。

具体方法是，先通过边缘提取算法获取火焰轮廓。

然后计算轮廓的圆度和长宽比，设定一个阈值，如果圆度和长宽比都符合要求，则将该区域识别为火焰区域。

3. 结果分析对于同一场景下的火焰图像，使用不同的方法进行识别，结果可能有所不同。

因此，需要综合使用多种方法，提高识别的准确度。

本文采用了HSV颜色模型和形状特征综合的方法，得到了较好的识别效果。

通过该方法，可以快速、准确地识别火焰图像中的火焰区域，实现对火焰的监测和预警。

总之，基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究有着广泛的应用价值。

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究

基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究【摘要】本文基于MATLAB图像处理技术，研究火焰特征识别方法。

首先介绍了火灾监测在工业安全中的重要性和现有问题，突出了火焰特征识别的研究意义。

然后概述了火焰特征识别方法，重点探讨了MATLAB在图像处理中的应用以及火焰特征提取算法的研究。

接着设计了火焰特征识别实验，并对实验结果进行了分析。

最后总结了基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法的优势和不足，展望了未来的研究方向。

该研究有助于提高火灾监测系统的准确性和可靠性，为工业安全保障提供了新的技术支持。

【关键词】火焰特征识别，MATLAB图像处理，算法研究，实验设计，实验结果分析，结论，未来研究展望1. 引言1.1 研究背景火灾是一种常见的安全事故，造成了许多生命和财产的损失。

火灾的早期检测和快速响应至关重要。

火焰特征识别是火灾检测的重要组成部分，通过分析火焰的特征，可以及时准确地识别火灾的发生。

随着数字图像处理技术的发展，基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法逐渐成为研究的热点。

MATLAB是一种强大的数学软件工具，它提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地对图像进行处理和分析。

通过利用MATLAB提供的图像处理算法，可以实现对火焰图像的特征提取和分析，从而实现火焰的快速准确识别。

本研究旨在探讨基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法，通过对火焰图像进行处理和分析，提取火焰的关键特征，建立火焰特征识别模型。

通过实验验证，验证该方法的有效性和准确性，为火灾检测提供更加可靠的技术支持。

通过这项研究，可以提高火灾检测的效率和准确性，减少火灾造成的损失，保障人们的生命和财产安全。

1.2 研究意义研究火焰特征识别方法在图像处理领域的意义重大。

火灾是一种常见的灾害，对人类生命和财产造成巨大损失。

及早发现火灾并采取有效措施是预防火灾的关键。

利用图像处理技术实现对火焰特征的识别，可以提高火灾检测的效率和准确性。

火焰颜色研究_实验报告

一、实验目的1. 探究不同物质燃烧时火焰的颜色变化。

2. 分析火焰颜色与物质化学成分之间的关系。

3. 了解火焰颜色在物质鉴定中的应用。

二、实验原理火焰颜色是物质在燃烧过程中，由于高温激发，使物质分子中的电子跃迁到高能级，随后释放能量时产生的特定波长光。

不同物质的分子结构不同，其电子跃迁能级也不同，因此产生的光波长不同，导致火焰颜色各异。

三、实验材料与仪器1. 实验材料：酒精、乙醇、汽油、木炭、硫磺、铁丝、镁条等。

2. 实验仪器：酒精灯、铁夹、试管、镊子、酒精灯架、白纸等。

四、实验步骤1. 取一根酒精灯，点燃后用镊子夹取少量酒精，滴在白纸上，观察火焰颜色。

2. 重复步骤1，分别滴加乙醇、汽油、木炭、硫磺、铁丝、镁条等物质，观察火焰颜色。

3. 记录每种物质的火焰颜色，并分析其与物质化学成分之间的关系。

五、实验现象与结果1. 酒精燃烧时，火焰呈淡蓝色。

2. 乙醇燃烧时，火焰呈淡蓝色，比酒精火焰亮。

3. 汽油燃烧时，火焰呈黄色，伴有黑烟。

4. 木炭燃烧时，火焰呈红色，伴有少量白烟。

5. 硫磺燃烧时，火焰呈蓝紫色，伴有刺激性气味。

6. 铁丝燃烧时，火焰呈红色，伴有火花。

7. 镁条燃烧时，火焰呈白色，伴有耀眼的光芒。

六、实验分析与讨论1. 酒精和乙醇都是有机物，其分子结构相似，因此燃烧时火焰颜色相似，均为淡蓝色。

2. 汽油是烃类混合物，分子结构复杂，燃烧时火焰颜色为黄色，伴有黑烟。

3. 木炭是碳的一种形态，燃烧时火焰颜色为红色，伴有少量白烟。

4. 硫磺燃烧时，火焰颜色为蓝紫色，产生刺激性气味，表明硫磺中含有硫元素。

5. 铁丝燃烧时，火焰颜色为红色，伴有火花，表明铁丝中含有铁元素。

6. 镁条燃烧时，火焰颜色为白色，伴有耀眼的光芒，表明镁条中含有镁元素。

七、实验结论1. 不同物质燃烧时，火焰颜色与其化学成分有关。

2. 火焰颜色可以作为一种简单、快速的物质鉴定方法。

3. 在实际应用中，可以通过观察火焰颜色来初步判断物质的成分。

火焰颜色实验报告

火焰颜色实验报告一、实验目的火焰颜色是一种常见的物理现象，本次实验旨在探究不同物质燃烧时所产生火焰的颜色，分析影响火焰颜色的因素，深入了解燃烧过程中的化学变化。

二、实验原理物质燃烧时，原子中的电子吸收能量发生跃迁，从低能级跃迁到高能级。

当电子从高能级跃迁回低能级时，会释放出特定波长的光，这些光的波长决定了我们所看到的火焰颜色。

不同元素的原子结构不同，其电子跃迁时释放的能量也不同，从而产生不同颜色的光。

三、实验材料与设备1、实验材料乙醇（酒精）氯化钠（食盐）铜丝铁丝钾盐（氯化钾）钙盐（氯化钙）镁条2、实验设备酒精灯坩埚钳石棉网蓝色钴玻璃四、实验步骤1、准备工作将实验所需的材料和设备摆放整齐，确保实验台整洁干净。

检查酒精灯内酒精的量，不足时添加适量酒精。

2、乙醇燃烧的火焰颜色观察用坩埚钳夹住一个小棉花团，蘸取少量乙醇。

将蘸有乙醇的棉花团放在酒精灯火焰上点燃，观察火焰的颜色。

记录火焰的颜色为淡蓝色。

3、氯化钠对火焰颜色的影响用坩埚钳夹持一段干净的铁丝，将其一端蘸取少量氯化钠粉末。

将蘸有氯化钠的铁丝放在酒精灯火焰上灼烧，透过蓝色钴玻璃观察火焰的颜色。

记录火焰的颜色为黄色。

4、铜丝燃烧的火焰颜色用坩埚钳夹持一根铜丝，在酒精灯火焰上加热。

观察火焰的颜色，记录为绿色。

5、钾盐燃烧的火焰颜色取少量钾盐放入坩埚中，用酒精灯加热坩埚，使钾盐受热分解。

透过蓝色钴玻璃观察火焰的颜色，记录为紫色。

6、钙盐燃烧的火焰颜色用坩埚钳夹持少量钙盐，放在酒精灯火焰上灼烧。

观察火焰的颜色，记录为砖红色。

7、镁条燃烧的火焰颜色用砂纸打磨镁条表面，去除氧化层。

用坩埚钳夹持镁条，在酒精灯上点燃。

观察火焰的颜色，记录为耀眼的白色。

五、实验结果与分析1、乙醇燃烧时火焰呈淡蓝色，这是乙醇充分燃烧的正常现象。

2、氯化钠使火焰呈黄色，是因为钠元素的电子跃迁释放出了黄色光。

3、铜丝燃烧产生绿色火焰，这是铜元素的特征颜色。

4、钾盐燃烧时，透过蓝色钴玻璃观察到紫色火焰，是钾元素的电子跃迁所致。

火焰颜色实验

火焰颜色实验火焰颜色实验是一种常见的化学实验，通过观察不同物质在燃烧时所呈现的颜色，可以推测出物质的成分。

这种实验通常以火焰颜色观察器作为辅助工具，通过将待测物质放入火焰中，观察火焰所呈现的颜色来进行判断。

本文将详细介绍火焰颜色实验的原理、步骤以及一些应用。

一、实验原理实验原理基于化学物质在燃烧时所产生的光谱特性。

当物质处于高温的火焰中时，分子或原子激发到高能级，然后经过跃迁返回基态时会释放出能量，其中一部分能量以光的形式释放出来。

不同的元素或化合物释放出的光有不同的波长，由此产生不同的颜色。

通过观察物质燃烧时的火焰颜色，我们可以初步判断该物质中存在的成分。

二、实验步骤1. 准备实验材料：需要准备待测物质、火焰颜色观察器、点火器等。

2. 打开点火器并点燃，确保火焰平稳燃烧。

3. 将待测物质放入火焰中，观察火焰颜色。

需要注意避免将物质直接接触火焰，可以通过火焰颜色观察器或镊子等工具进行操作。

4. 记录观察结果：详细描述物质燃烧时的火焰颜色及持续时间。

可以将观察结果进行拍照或录像以备后续分析。

5. 清洁实验器材：将使用过的器材进行清洗，并确保安全存放。

三、应用1. 化学元素鉴定：火焰颜色实验可以用于初步鉴定物质中存在的化学元素。

不同元素在燃烧时所产生的颜色是特定的，通过对比观察结果和已知元素的火焰颜色特征，可以初步判断待测物质的成分。

2. 食物分析：火焰颜色实验可用于食物中某些成分的快速检测。

例如，当食物中含有金属离子时，加热后的火焰颜色将有所变化，可以通过观察颜色的变化推测出食物中是否含有某种金属元素。

3. 火灾研究：火灾调查人员可以利用火焰颜色实验来推测火灾发生时所涉及的物质类型。

比如，观察燃烧后火焰的颜色可以初步推断起火点附近可能存在的可燃物质。

4. 教学实验：火焰颜色实验在化学教学中被广泛应用。

学生通过自己操作观察火焰颜色的过程，可以提高他们的实验技巧和科学思维能力。

实验注意事项：1. 进行火焰颜色实验时，应保持周围环境的安全，确保没有易燃物质附近。