【正文】 述后3個(gè)步驟結(jié)合起來，就可得到將計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)(M，N)與攝像機(jī)系統(tǒng)中目標(biāo)點(diǎn)3D坐標(biāo)(x,y,z)聯(lián)系起來的方程： (311) (312) 將式（41）帶入上兩式，最后得到： (313) （314) 考慮兩個(gè)攝像機(jī)相同且它們坐標(biāo)系統(tǒng)的各對應(yīng)軸平行(主要是光軸平行)，只是它們原點(diǎn)位置不同。彩色攝像頭的作用也有兩方面,一是作為歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，以便確定監(jiān)控現(xiàn)場情況和控制火災(zāi)現(xiàn)場狀況?；鹧鎴D像中的像素是火焰顏色時(shí)，邏輯圖中的對應(yīng)位置的點(diǎn)的值為1,否則為0。一般用10幅左右的訓(xùn)練圖(256色)，就可得到比較可靠的查詢表。在眾多顏色模型中，HIS(hue/saturation/int ensity,即：色調(diào)／飽和度／亮度）顏色模型非常接近人的視覺系統(tǒng)對物體的描述。這里將RGB值歸一化為[0,1]范圍內(nèi)，則由公式(326)~(327)容易得知。 火災(zāi)空間定位的優(yōu)化算法 實(shí)用傳統(tǒng)雙目定位算法的缺陷 根據(jù)自動(dòng)滅火領(lǐng)域的行業(yè)現(xiàn)狀，才可以保證火災(zāi)自動(dòng)撲救設(shè)備(如自動(dòng)水噴淋設(shè)備)可以覆蓋到火災(zāi)區(qū)域。這樣就能推算出火災(zāi)發(fā)生位置與攝像頭的距離為1OOm。根據(jù)圖所示幾何關(guān)系，取右手方向?yàn)檎瑒t。此作為時(shí)刻，火源區(qū)重心的像素坐標(biāo)為右，記錄下當(dāng)前電機(jī)的水平角度反饋。 (4)求得上述參數(shù)后便可利用計(jì)算機(jī)軟件驅(qū)動(dòng)高壓水炮進(jìn)行定點(diǎn)滅火。 通過這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，是我對數(shù)字圖像處理、matlab、計(jì)算機(jī)視覺以及之前未接觸過的極線幾何知識都有了更加全面和深刻的理解，與此同時(shí)，我也發(fā)現(xiàn)了自身在學(xué)習(xí)與研究過程中存在的不足，動(dòng)手能力不強(qiáng)，邏輯思維不嚴(yán)密等。火災(zāi)探測與消防炮定位技術(shù)是熱物理、信號處理等多門學(xué)科的綜合運(yùn)用的典型。 高壓水炮定位算法 基于圖像型火災(zāi)探測系統(tǒng)的高壓水炮的定位，是在利用雙目攝像機(jī)獲取同一時(shí)間不同圖像，在通過計(jì)算機(jī)的處理來精確計(jì)算火災(zāi)空間位置坐標(biāo)，從而驅(qū)動(dòng)高壓水炮進(jìn)行定點(diǎn)滅火。同時(shí)通過雙目定位算法計(jì)算第二組火災(zāi)空間位置。但是，由于攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)后在t1t2時(shí)刻的光軸不再平行，因此圖所示的平行攝像機(jī)定位原理不再適用，必須重新推導(dǎo)圖像坐標(biāo)和空間坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系。兩個(gè)攝像頭一般平行擺放。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示火災(zāi)火焰在HSI顏色空間下必須滿足下列條件： 1)； 2) 明亮環(huán)境下：； 陰暗環(huán)境下：； 3) ；這樣，通過對每一個(gè)像素的計(jì)算，就可以把火焰顏色區(qū)域標(biāo)注出來，并與紅外圖像進(jìn)行對比。 下面介紹如何從RGB模型轉(zhuǎn)化成HSI模型。下面將重點(diǎn)分析這種方法。函數(shù)形式表達(dá)如下: Pi是一系列連續(xù)圖像的第i幅圖像，(x,y)為圖像中的一個(gè)像素的坐標(biāo)。建立查詢表的方法概述如下: (1)手工建立一幅火焰圖像的邏輯圖，這幅邏輯圖的大小與原圖相同。 (322) (323) 雙目定位算法中彩色圖片中火災(zāi)位置的確定 本課題采用一個(gè)帶紅外濾鏡的攝像頭和一個(gè)彩色攝像頭來完成監(jiān)視部分的任務(wù)。 （4）實(shí)際的像平面()坐標(biāo)到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)(M，N)的變換是： (39) (310) 其中M，N是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中像素的行數(shù)和列數(shù)(計(jì)算機(jī)坐標(biāo))，Om和On是機(jī)存儲(chǔ)器中心像素的行數(shù)和列數(shù)，Sx是沿工方向(掃描線方向)兩相鄰傳感器中心間的距離，Sy是沿Y方向兩相鄰傳感器中心間的距離，Lx 是x方向傳感器元素的個(gè)數(shù)，Mx是計(jì)算機(jī)在每一行里的采樣數(shù)(像素個(gè)數(shù))。雙目成像可獲得同一場景的兩幅不同圖像，雙目成像時(shí)的模型可看作是由兩個(gè)單目成像模型組合而成。這表明在這一領(lǐng)域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結(jié)合來實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。如條形碼、郵編、指紋染色體等識別；(3)工業(yè)檢測系統(tǒng)。這方面的研究被稱為計(jì)算視覺（Computational Vision）。因此，在實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)以前，人們努力的中期目標(biāo)是建立一種視覺系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。 計(jì)算機(jī)視覺 .1計(jì)算機(jī)視覺 (1) 計(jì)算機(jī)視覺的定義：計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。圖26 sobel算子對圖像銳化結(jié)果 圖27 拉式算子對圖像銳化結(jié)果 圖像分割與特征提取利用邊緣檢測方法的檢測效果，如圖28所示。圖22 對比度調(diào)整前后的圖像及其直方圖 (1) 直方圖均衡化原始圖像及直方圖均勻化后的圖像及直方圖，如圖23所示。其中，Otsu閾值算法(又稱最大類間方差法)計(jì)算量相對較小，在一定條件下不受圖像對比度與亮度變化的影響，因而被認(rèn)為是閾值自動(dòng)選取的最優(yōu)方法，得到了廣泛的應(yīng)用。 當(dāng)生成任意物體時(shí)，接受準(zhǔn)則可以以結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，而不是以灰度級或?qū)Ρ榷葹榛A(chǔ)。 火災(zāi)圖像的分割處理 區(qū)域生長法分割圖像 分割的目的是要把一幅圖像劃分成一些小區(qū)域，對于這個(gè)問題的最直接的方法是把一幅圖像分成滿足某種判據(jù)的的區(qū)域；也就是說，把點(diǎn)組成區(qū)域。 在4：2：2格式中，數(shù)據(jù)可被視為一個(gè)不帶正負(fù)號的char值組成的數(shù)組，其中第一個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)Y樣例，第二個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)U樣例，第三個(gè)字節(jié)包含第二個(gè)Y樣例，第四個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)V樣例，如圖1所示。（3）圖像文件格式 數(shù)字圖像處理的軟件部分是火災(zāi)探測系統(tǒng)的核心。由于彩色影像中的干擾信息很多，單純依靠彩色影像進(jìn)行火災(zāi)的探測是不夠的，紅外光譜的組合利用將極大的改善利用影像信息探測火災(zāi)的效果，一般稱這種組合探測方式為雙波段圖像型火災(zāi)探測。于是,我們設(shè)計(jì)了特殊的低通濾波器,并成功地得到了火災(zāi)火焰的跳動(dòng)頻率,我們把它叫做火災(zāi)火焰的閃爍頻率,而且我們把這種閃爍頻率作為火災(zāi)火焰的基本特性,用于判斷火災(zāi)火焰在圖像中的表現(xiàn)，從而能夠把火災(zāi)火焰從眾多噪聲信息中加以區(qū)分。由于圖形包含的數(shù)據(jù)量很大，所以首先需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，通常包括圖像增強(qiáng)、濾波、細(xì)化等幾個(gè)方面，然后對圖像進(jìn)行分割。 目前日本、歐美等國家在大空間建筑中普遍使用的消防炮火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)，雖然性能成熟，能夠較精確地探測和定位火災(zāi)，并得到廣泛應(yīng)用，但價(jià)格昂貴，如日本的消防炮，每臺(tái)報(bào)價(jià)約人民幣100萬元，整套系統(tǒng)可達(dá)上千萬元。 Fire Sentry公司的VSD8(Visual Smoke Detection)系統(tǒng)基于復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過CCTV圖像煙霧邊緣檢測技術(shù)可以在火災(zāi)初起階段報(bào)警，適用于電站、化工廠和造紙、水泥、污水處理等企業(yè)。 英國瓦哥那的Titanus3000高靈敏度吸氣式感煙探測系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高級處理算法鑒別被吸入的氣樣是否含有真實(shí)火災(zāi)產(chǎn)生的煙粒子，并以同樣方法排除諸如灰塵和粉塵等誤報(bào)現(xiàn)象，具有很高的防誤報(bào)能力，能夠可靠地分辯真假火災(zāi)現(xiàn)象。探測裝置對監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行水平200m、垂直90m。 圖像型火焰探測技術(shù)關(guān)心的是火災(zāi)中各種物理現(xiàn)象在圖像上的表現(xiàn)，以及這些圖像表現(xiàn)在多大程度上代表火災(zāi)的典型特征而明顯區(qū)別于火災(zāi)以外的其他物理現(xiàn)象。 （3）感光型探測器是探測火焰發(fā)出的紅外或紫外光發(fā)出報(bào)警信號。而基于圖像型火災(zāi)探測的消防炮定位技術(shù)的研究也應(yīng)運(yùn)而生。本課題用計(jì)算機(jī)視覺知識作為基礎(chǔ)，對火災(zāi)空間定位算法進(jìn)行了研究。這些技術(shù)不僅在靈敏度和可靠性方面有待提高,而且不能對火災(zāi)最初的信號做出反應(yīng)。Water cannon position目錄 5 引言 5 研究背景和意義 6 傳統(tǒng)火災(zāi)探測技術(shù)的不足 6 圖像型火災(zāi)檢測技術(shù)的提出 7 7 10 概述 10 原理介紹 10 火災(zāi)圖像處理系統(tǒng)的硬件組成 11 火災(zāi)圖像的獲取 12 火災(zāi)圖像的分割處理 13 區(qū)域生長法分割圖像 13 13 火災(zāi)圖像的仿真處 15 圖像預(yù)處理 15 圖像分割與特征提取 18 灰度閾值分析 193 基于計(jì)算機(jī)視覺的高壓水炮定位的研究 20 計(jì)算機(jī)視覺 20 .1計(jì)算機(jī)視覺 20 計(jì)算機(jī)視覺的方法及其應(yīng)用 21 計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、圖像分析的異同 22 空間定位雙目成像原理 22 雙目定位算法中彩色圖片中火災(zāi)位置的確定 26 火災(zāi)空間定位的優(yōu)化算法 30 實(shí)用傳統(tǒng)雙目定位算法的缺陷 30 改進(jìn)的空間定位算法 314 高壓水炮的空間定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 34 高壓水炮定位算法 34 高壓水炮的空間定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 34總結(jié) 36致謝 37參考文獻(xiàn) 381緒論 引言 火的應(yīng)用對人類的文明和社會(huì)的進(jìn)步起了巨大的推動(dòng)作用。 論文是在系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)火災(zāi)探測的基礎(chǔ)上提出的高壓水炮空間定位技術(shù)，即在發(fā)生火災(zāi)的情況下，在對火災(zāi)各種特征進(jìn)行了提取和干擾的排除后，利用計(jì)算機(jī)計(jì)算火災(zāi)的空間位置。 傳統(tǒng)的火災(zāi)探測技術(shù)是通過探測器，對煙霧、溫度、火焰和燃燒氣體等火災(zāi)參量做出有效反應(yīng)，通過敏感元件，將表征火災(zāi)參量的物理量轉(zhuǎn)化為電信號，送到火災(zāi)報(bào)警控制器?；趫D像處理的火災(zāi)檢測方法能有效的彌補(bǔ)上述傳統(tǒng)火災(zāi)檢測方法的不足。此外，還有滅火及時(shí)，將火災(zāi)損失減到最低的優(yōu)點(diǎn)?；馂?zāi)發(fā)生后，溫度較高的火災(zāi)煙氣向上運(yùn)動(dòng)，安裝于頂棚上的感煙探測器探測到煙氣濃度大于某一極限濃度，就會(huì)發(fā)出報(bào)警信號。 （5）傳統(tǒng)的探測器大都應(yīng)用于在較小的空間中，如感溫探測器的安裝間距不超過10米，感煙探測器的安裝間距不超過15米，不適合在大空間中使用。在發(fā)現(xiàn)火災(zāi)的情況下，可以啟動(dòng)各種滅火系統(tǒng)和疏散系統(tǒng)。 美國諾蒂菲爾公司推出的IPX751新型先進(jìn)多傳感器探測系統(tǒng)。 Bosque公司的BSDS系統(tǒng)采用紅外和普通攝像機(jī)的雙波段監(jiān)控，可以對林火在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行識別并發(fā)出警報(bào)。線型光束圖像感煙火災(zāi)探測器分為發(fā)射器和接收器，采用人工發(fā)射的紅外線形成光截面，該探測器火災(zāi)響應(yīng)時(shí)間短，反映區(qū)域大，配置靈活，安裝方便，當(dāng)燃燒時(shí)產(chǎn)生的上升煙霧遮擋住紅外線，便會(huì)產(chǎn)生報(bào)警。CCD攝像頭雖然不能直接探測火災(zāi)，但其能夠反映較多的火焰特征信息，我們可以結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)，利用處理分析CCD采集的圖像信息來進(jìn)行火災(zāi)探測定位。精確的分割處理是提高整個(gè)探測系統(tǒng)準(zhǔn)確性、魯棒性的前提條件，但同時(shí)由于各種環(huán)境下光照亮度的變化，以及經(jīng)常存在的干擾光源的影響，實(shí)現(xiàn)精確分