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关键字：火灾探测；图像型；DSP
引言
火灾是最常见的严重灾害之一，它往往给人们的生命财产造成巨大的危害。目前用于火焰探测的主要有烟感探测器、红外探测器、紫外探测器等，但这些探测器件在探测范围和抗干扰等方面还存在不少问题。本文提出了一种根据火灾火焰的特征，采用DSP技术对火灾火焰进行识别，并给出了其算法实现。
1火焰图像的特征判据
1．1面积变化率
火焰在发生的初期，火焰的出现是一个从无到有且不断扩张蔓延的过程，由于风力、空气流动、热量驱动等原因，火焰火苗会不断跳动。火焰的这一物理特性在图像上的表现就是：高亮区域的面积是不断变化的，并且连续几帧图像中，高亮区域的面积是呈增长趋势的。
定义面积变化率为：
式中：AR表示相邻帧间高亮区域的面积变化率；A(n)表示当前帧中可疑区域的面积；A(n+1)表示下一帧中可疑区域的面积，eps为一个极小值，在分母上加上eps是为了防止相邻两帧图像中都不存在可疑火焰区域而使得计算出的面积变化率成为无穷大。为了实现归一化，取两帧中高亮区域面积的最大值作为上式的分母，这样可以使得最终计算出的结果介于O～1之间。通过Matlab仿真分析，得出火焰的面积变化率范围为0．1～O．4，固定光源的面积变化率接近于O，快速闪动的物体面积变化率接近于1。
1．2圆形度
形状特征是图像表达、图像检索以及图像分类识别的一个重要特征。通过观察大量的火焰以及干扰物体图像会发现：一般的火焰不具有规则的形状，其边缘呈现为不规则的曲线，而手电筒、白炽灯以及蜡烛等干扰光源往往具有比较规则的形状。据此，本文引用了圆形度的概念，用其表征物体边缘的复杂程度，并将其作为区分火焰以及干扰光源的一个特征。
圆形度定义为：
式中：Ck表示编号为k的图元的圆形度；Pk为第k个图元的周长，即可疑图元的边界长度，可以通过计算边界链码得到，在边界链码中，水平和垂直方向的链码步长为单位长度1，对角线方向的链码步长为，直角方向的链码步长也为；Ak为第k个图元的面积，对于灰度图像，可以通过计算可疑图元中的亮点数目获得，对于二值图像，可以通过计算像素值为1的像素点个数获得；n为图像中可疑火焰图元的个数。从式(2)可以看出，当面积相同时，可疑图元的形状越复杂，其周长值越大，圆形度的值会越小；当可疑图元为圆形物体时，其圆形度最大，值为1。在Matlab环境下做仿真实验，分别取了30幅火焰、灯光、打火机图像，计算各自圆形度，得到实验结果为火焰的原型度小于0．5。
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