改进的阈值分割法在林火图像分析上的应用1)

温雪岩 王雨婷 朱 泳 金晓庆 羿宏雷

(东北林业大学，哈尔滨，150040) (哈尔滨林业机械研究所)

森林火灾会给森林带来不可逆转的灾难。因为它不仅烧毁成片森林，伤害林内动物，还会降低森林的新陈代谢功能，引起土壤贫瘠和破坏森林水源，甚至导致整个生态环境失衡。传统的林火监测技术主要包括建立瞭望塔和视频监控系统，瞭望塔是通过人工监测发现火险，该方法会因林区地势所限，观察范围易出现许多死角和盲点，并且在伴随火险烟雾浓重的情况下，无法观察清楚火险现场实况。视频监测系统主要是将采集到的视频图像通过微波汇总，人工进行集中监视，由于人个体的知识库和经验值的不同，会出现误报火险等级的情况。本系统采用模拟仿真，通过远红外线监测，采集疑似火险图像，经高通滤波去除烟雾，并且在采用数学形态学填充后，提取火焰动态特征，分析得出结论，判定是否发生火险。

MATLAB 软件主要用于数学建模和模拟仿真，在MATLAB 平台下，提供了一个人机交互的数学系统环境，用户可以实现程序设计，数字建模，分析仿真，文件管理等操作。MATLAB 在国际科学界已被公认为是最具影响力的图像分析仿真软件［1］。

1991年以来，国家林业局建立了基于地理信息系统GIS 的国家林火管理系统，解决了林相图与地形图的配准和标准化问题，把多个数据库系统融为一体，先后在多个地区实施推广。中国林科院基于View GIS 平台，完成了一整套林火管理系统的开发，具有较完备的决策能力，能够生成相关林火专图。2003年，中科院遥感应用研究所建成了森林火灾遥感监测系统，通过红外探测器对城市以及周边地区森林进行火险监测，开发建立了几个重点区域实时防火监控与指挥系统。通过GPS 对森林火险的精准定位，把采集到的信息传回防火指挥中心，达到森林防火的目标。迄今为止，国家大力加强广义3S 技术在林火辅助决策上的应用，对天气情况，地理环境，气候变化等多方面因素进行权重评价，估计森林可燃物燃烧当量，预测火险等级［2］。

1 图像预处理

对远红外线采集到的彩色图像经过灰度变换，转换成灰度图像，用代码y1=rgb2gray(y)实现。如图1所示。

数学形态学是建立在数学理论基础上的一门学科。到目前为止，数学形态学已经形成了全新的图像处理方法和理论，成为计算机数字图像处理的一个重要研究领域。

开运算和闭运算是数学形态学中最基本的两个运算。开运算是先腐蚀后膨胀的过程，它可以去除目标区域外孤立的点，平滑较大物体的边界，并且在细微处分离物体也有着良好的效果。闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，它能有效填充物体内细小的孔洞，连接邻近的物体，形成统一整体。本系统主要应用的是数学形态学中的开闭运算组合。

图1 灰度图像

本试验采集连续的5 帧火焰图像，经过巴特沃思高通滤波器消除烟雾后，运用开闭运算组合，填充图像中孔洞和图像边缘，去除目标区域外孤立的小点、毛刺和小桥，使物体的整体边界变得平滑，同时在最大程度上保留物体原有的面积。用代码s=strel(‘disk’，5);y2 = imclose(y1，s);y3 = imopen(y2，s)来实现。函数strel 在操作结构元素应用，函数imclose 对图像实现闭运算，函数imopen 对图像实现开运算。如图2—图3所示。

图2 闭运算

2 改进的阈值分割法

将图像直方图按设定的灰度值分割成两部分，当被分割的两部分图像类间方差最大，类内方差最小时，这个设定的灰度值就是图像分割的最佳阈值。

图3 开运算

假设图像有L 个灰度级，用阈值T 分割成两部分A1和A2。Pi为灰度级为i 的像素出现的概率。如式(1)所示。

式中:w1，w2表示图像中两部分的灰度均值，w 则表示整幅图像的灰度均值。

式(2)中，〥in代表类内方差，〥out代表类间方差。

灰度值应选取类间方差最大，类内方差最小的值，所以由式(3)得出:

计算出Q 的最大值，就是最佳阈值T。

为了解决目标区域和背景区域灰度级相近的问题，减少图像分割时所造成的误差，本系统决定对所取得的阈值进行加权成为两个新的阈值，加权参数的选取由对图像的修改情况决定。

3 火焰特征提取

3.1 火焰面积判别

早期森林火险是不稳定且不断变化的，它的主要特征集中于火焰的边缘，例如火焰面积增大，火焰尖角数目改变，火焰边缘抖动剧烈和整体发生移动等。

针对火焰面积增大的特点，本实验分别采集两组连续的5 帧图像进行对比，一组为蜡烛火焰，另一组为燃烧火焰，计算出两组图像目标区域的面积，并求出相邻两幅图像的面积差和前M 幅图像面积均值进行比较。

假设采集到连续的M 幅图像，计算每幅图像的面积Sm，两幅相邻图像的面积差Sij和前M 幅图像的面积均值Am，通过分析结果获得面积的特征参数。如表1所示。

表1 火灾火焰和蜡烛燃烧面积比较

从表1得出，火焰在燃烧过程中面积持续增大，相邻面积差和面积均值都发生了大幅度变化。反之，蜡烛的面积增长幅度较小，相邻面积改变不大，而且面积平均值也几乎是一个恒定的值。所以由结果得出，火焰面积增大可以作为判别火险发生的依据。

虽然上述方法能够区分出火焰和固定光源，但是，当固定光源迅速向摄像头移动时，固定光源的面积也会出现迅速增大的情况，所以火焰面积增大的特性，不能单一使用来判别火险的发生，需要联合其他特性共同进行判别。

3.2 火焰的圆形度判别

在经过图像分割之后，需要继续判断目标图像中亮点区域是否满足火焰的特征。固定光源的形状都比较规则，而火焰在燃烧过程中由于边缘抖动导致火焰形状呈现不规则状。利用这个特点可以通过计算圆形度来识别火焰。但是在提取边界链码的时候，很可能由于边界粗糙，有毛刺，把不是边界的地方误标成边界，所以要先经过图像预处理。减少计算周长的误差。

圆形度:D=C2/S。

其中:D 代表圆形度，C 代表火焰周长，S 代表火焰面积。火焰的周长可以通过代码C = length(find(bwperim(y3，4)= = 1))来实现。Bwperim函数是查找二值图像的边缘，find 函数用于返回所需要元素的所在位置，l 是求某一个矩阵或者向量的长度。设定水平和垂直的步幅为单位长度，对角线长度为两个直角步还原成一个对角步，长度也为按照上述的规则进行遍历，就可以得到目标区域的周长。面积则可以通过计算目标区域的亮点总数得到。由代码S= 450×450×s/(s(y3，1)×s(y3，2))实现。函数s 用来获取矩阵的行数和列数，函数s 用来求和计算。结果如表2所示。

表2 火焰与蜡烛圆形度比较

圆形度表示的是图像形状的复杂程度。物体的形状越复杂，圆形度的值也会越大。从表2可以看出，比较两组图像，火焰圆形度和蜡烛圆形度都具有一个相对统一的值，但是两者圆形度的差别很大。火焰圆形度在燃烧过程中变化很大，而蜡烛的变化却很小，基本上趋于一个稳定的恒值。这里需要指出的是，火焰在燃烧过程中，圆形度会随着时间和火险的变化而相对发生变化，所以只有在有限时间内采集连续的图像，才可以获得相对稳定的圆形度数值。从计算结果可以得出，圆形度可以作为判别火险的重要依据。

3.3 火焰质心偏移距离

质心是质量中心的简称，它指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点。质心的位置矢量是用质心坐标来表示。即:以质量为权的平均坐标。由牛顿运动定律可以推出质心运动定律:质心的运动和一个位于质心的质点的运动相同，该质点的质量等于质点系的总质量，而该质点的作用力等于作用于质点系上的所有外力平移到这一点后的矢量和。

火焰质心的坐标:

两点间的距离:

固定光源的质心是处于稳定状态的，而火焰在剧烈燃烧的过程中，火焰的质心坐标会变化，导致质心偏移距离的产生。如表3所示。

表3 火焰质心偏移距离比较

从表3中可以看出，在连续火焰图像中，火焰的质心坐标在不断的发生改变，根据两点间的距离公式可以得出相邻两幅图像的火焰质心偏移距离也发生改变。相反的，蜡烛燃烧图像中，蜡烛的质心坐标没有发生大的变化，质心偏移距离也趋近于零。实验数据验证火焰质心偏移距离可以成为判定火险发生的重要依据。

4 结论

用这种改进的阈值分割法来火险识别比传统的火险识别方法存在着很多优势。

系统通过远红外线大面积覆盖的昼夜监测，可以有效的提高了监测的效率，大幅度降低了由人工集中监测造成的漏报、错报机率。当采集到疑似火险图像时，系统使用巴特沃思高通滤波器作为滤波器，应用傅里叶变化函数的方法消除烟雾，为后期的林火图像分析、处理奠定基础。应用数学形态学进行空洞和边缘填充，去除噪声干扰，平滑目标区域边界，便于火焰的动态特征提取。以火焰面积，火焰圆形度和火焰质心偏移距离作为火险的判定依据，可以精确地判断出是否有火险发生。

［1］ 王洪侠.MATLAB 在教学中的应用［J］.中国科技信息，2008，5(3):42－45.

［2］ 张惠莲.中国林火研究现状与发展趋势［J］.安徽农业科学，2010，38(36):20932－20933，20935.

［3］ 韩志伟，刘志刚，杨红梅.基于二代曲波系数形态学条带能量法的绝缘子故障检测［J］.铁道学报，2013，50(11):27－30.

［4］ 吴洪森，卢涤非，陶永红.基于火焰形状、面积的判定依据研究［J］.中国人民公安大学学报:自然科学版，2011，1(1):40－42.

［5］ Jackie Alexander.The effect of wireless sensor nodes deployment density in forest fire monitoring quality evaluation［J］.Academy，2012，15(2):156－158.

［6］ Russ Forrester.Mathematical modeling of crown forest fire spread［J］.The United States Scientific Publishing，2012，25(20):91－107.