基于模糊控制的圖像火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

甄麗平 司紹偉

1石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息工程系，石家莊，050031

2武警石家莊指揮學(xué)院通信基礎(chǔ)教研室，石家莊，050006

基于模糊控制的圖像火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

甄麗平1司紹偉2

1石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息工程系，石家莊，050031

2武警石家莊指揮學(xué)院通信基礎(chǔ)教研室，石家莊，050006

本文旨在實(shí)現(xiàn)火災(zāi)圖像的目標(biāo)識(shí)別。先通過閾值分割和sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行分割和邊緣檢測，并提取出火焰圖像的面積特征和尖角特征，然后再根據(jù)基于模糊邏輯的圖像識(shí)別對(duì)火災(zāi)進(jìn)行判別，從而實(shí)現(xiàn)火災(zāi)預(yù)警。

火災(zāi)預(yù)警；圖像識(shí)別；模糊邏輯

引言

火災(zāi)，作為一種自然和社會(huì)現(xiàn)象，給人類帶來極大的威脅。現(xiàn)代社會(huì)，由于人口密度較大，高層建筑普及等因素，一旦發(fā)生火災(zāi)，后果極其嚴(yán)重。

本系統(tǒng)將模糊控制理論應(yīng)用到圖像火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。主要分為3部分：圖像處理、特征提取、災(zāi)情判別。

對(duì)于獲取的圖像，首先要對(duì)其進(jìn)行圖像處理，將火災(zāi)火焰的圖像從背景中分離出來，并對(duì)其進(jìn)行邊緣檢測，勾畫出火焰的輪廓；然后進(jìn)行特征提取，將“面積增量”和“尖角變化量”作為判別火災(zāi)發(fā)生的特征；最后通過模糊智能算法將兩個(gè)特征最有效的結(jié)合起來，對(duì)火災(zāi)進(jìn)行判別。

圖1 圖像火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

1 圖像處理

圖像處理目的是為了能在下一步有效的提取出所需的特征量。本文主要用到圖像分割、二值化、邊緣檢測等處理。

圖像分割和二值化可以將火焰圖像從背景中分離出來。本文利用直方圖閾值分割法，選取閾值為180，當(dāng)像素的顏色灰度值大于該閾值時(shí)，該像素點(diǎn)屬于火焰圖像，其灰度取最大值255；否則，灰度取最小值0。

邊緣檢測處理將火焰圖像的邊緣輪廓提取出來。本文采用Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取，勾畫出火焰圖像的輪廓，為后續(xù)尖角特征的提取做準(zhǔn)備。經(jīng)上述圖像處理后的圖像如圖2所示。

圖2 圖像處理情況

2 特征提取

火災(zāi)初期火焰的變化如圖2所示，根據(jù)火焰“面積連續(xù)增大”和“邊緣抖動(dòng)”的特性，選取“面積增量”和“尖角變化量”（絕對(duì)變化量）作為特征量。

圖2 早期火焰圖像（連續(xù)三幅）

面積是描述區(qū)域大小的最基本特征，可以通過統(tǒng)計(jì)分割后目標(biāo)物體的像素點(diǎn)數(shù)來實(shí)現(xiàn)的，即統(tǒng)計(jì)像素灰度值大于閾值的個(gè)數(shù)。火災(zāi)圖像的“面積增量”是兩幅相鄰圖像面積的差。

對(duì)火焰尖角來說，特征點(diǎn)首先是它的頂點(diǎn)，頂點(diǎn)是局部的極值點(diǎn)，尖角的頂點(diǎn)可以是多個(gè)點(diǎn)。尖角的一個(gè)特征就是“尖”，給人的視覺效果是狹而長，這要求尖角的體態(tài)要符合一定的標(biāo)準(zhǔn)，尖角左右兩邊的夾角滿足一定的條件。尖角是由一個(gè)個(gè)的點(diǎn)組成的，令尖角中某一行的亮點(diǎn)數(shù)為f(n)，上一行的亮點(diǎn)數(shù)記為f(n-1)，尖角狹長可以通過f(n)/f(n-1)的值來判斷。

3 火災(zāi)判別

本文的火災(zāi)識(shí)別系統(tǒng)中，將模糊邏輯應(yīng)用到判別過程，利用模糊智能算法將“面積增量”和“尖角變化量”兩個(gè)判據(jù)有效地結(jié)合起來進(jìn)行判斷。

提取出的特征量“面積增量”和“尖角變化量”作為輸入，經(jīng)過模糊化、模糊推理、逆模糊化后，對(duì)輸出量進(jìn)行判別。

3.1 模糊化

在模糊控制系統(tǒng)中，我們得到的觀測數(shù)據(jù)往往是精確值，而模糊控制中的控制規(guī)則所用到的都是模糊的語言量，所以必須要進(jìn)行輸入的模糊化。

“面積增量”（△s）、“尖角變化量”（△n）作為火災(zāi)判據(jù)的輸入?yún)?shù)分成三個(gè)區(qū)間：S——基本無變化；M——有變化；B——變化非常大。輸出量火災(zāi)發(fā)生概率p分為3個(gè)區(qū)間：S——非火災(zāi)，M——警惕，B——火警。

本系統(tǒng)中輸入、輸出均采用等腰直角三角形的隸屬函數(shù)，如圖3所示。

圖3 各模糊集隸屬函數(shù)

相對(duì)應(yīng)離散域上模糊集的隸屬函數(shù)如表1。

表1 離散域上模糊隸屬函數(shù)

3.2 模糊推理和逆模糊化

模糊推理是由一批模糊推理規(guī)則決定，它的形式為語言變量表示的模糊條件語句。推理的前件為（面積增量）和（尖角數(shù)目絕對(duì)變化量），后件為（火災(zāi)發(fā)生），典型的第i條推理規(guī)則表示為：

Ri : if △s= S ，△n= S then P= S

表2為模糊推理規(guī)則表。

表2 火災(zāi)報(bào)警模糊推理規(guī)則表

模糊推理的方法很多，本文查表法。控制表是根據(jù)控制規(guī)則和推理方法所形成的輸入量化值與輸出量化值的關(guān)系表格。在控制表中，給出的是輸入領(lǐng)域與輸出論域元素的關(guān)系。制造控制表的步驟如下：

⑴求模糊關(guān)系R。設(shè)模糊控制器有k條規(guī)則：

則每條規(guī)則的關(guān)系為：

由此可得出控制器的關(guān)系R:

⑵求輸入量量化后的模糊量。

設(shè)Ai（i=1，2，…，m）的論域?yàn)閨-p,-p+1,…,0,…,p-1,p|；

設(shè)Bj的（j=1，2，…，m）論域?yàn)閨-p,-p+1,…,0,…,p-1,p|；

設(shè)Cj的論域?yàn)閨-p,-p+1,…,0,…,p-1,p|。

對(duì)于精確量a，在經(jīng)量化后必定為對(duì)應(yīng)論域中的某個(gè)元素，故a在量化之后，可能為下列任一模糊量Ai:

⑶求輸出論域量并形成控制表。

根據(jù)模糊關(guān)系可求出模糊量Cij：

并采用最大隸屬度法進(jìn)行反模糊化，則可得到控制量u：

u = {C | max μcij(C)}

只要把Ai和Bj的所有可能一一對(duì)應(yīng)作為輸入，全部求出相應(yīng)的輸出精確時(shí)，就可以得到一組組的數(shù)據(jù)：

其中：{C | max μcij(C)}是表示模糊量Cij求隸屬度最大的元素。

在得出以上（2p+1）×（2p+1）組數(shù)據(jù)之后，就可以得到模糊控制總表。

3.3 判別

由于本系統(tǒng)中輸出量也是模糊概念，不需要精確值，所以在可以直接對(duì)輸出離散論域值進(jìn)行判別即可，不必求出實(shí)際的輸出量（火災(zāi)發(fā)生概率）。火災(zāi)輸出模式有3種：

模式 離散論域值

非火災(zāi) n < 3

警惕 3≦n<6

報(bào)警 n≥6

4 總結(jié)

采用模糊邏輯判斷火災(zāi)，可以體現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展的具體過程，提高報(bào)警準(zhǔn)確性。首先，火災(zāi)本身就是一個(gè)模糊集合，每次燃燒最終是否都能發(fā)展成為火災(zāi)，是一個(gè)模糊概念。且每次火災(zāi)發(fā)展過程也是不確定的，所以火災(zāi)發(fā)展的規(guī)模也是一個(gè)模糊集合。其次，燃燒過程中，各種火災(zāi)參數(shù)之間的關(guān)系是模糊邏輯關(guān)系。可見，用模糊邏輯判斷火災(zāi)更能體現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展的全過程，提高火災(zāi)報(bào)警的準(zhǔn)確性。

[1]Kenneth.R.Castleman；朱志剛，石定機(jī)等譯.數(shù)字圖像處理.北京：電子工業(yè)出版社.1998：374-471

[2]阮秋琦,等.數(shù)字圖像處理學(xué).北京:電子工業(yè)出版社.2001：481-528

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10.3969/j.issn.1001-8972.2011.08.066

甄麗平，講師，碩士學(xué)位，研究方向：電子信息技術(shù)。