火災視頻圖像定位中特征點提取和匹配

趙丹陽，王慧琴，胡 燕，殷 穎

西安建筑科技大學 信息與控制工程學院，西安 710055

1 引言

火災的發生具有突發性和很強破壞性，嚴重威脅人類的生命財產安全和自然環境。火災視頻作為圖像型火災探測的基礎，與傳統的感溫感煙火災探測滅火設備相比，重點突出了火災的實時性和便易性。在視頻監控的基礎上增加火災的探測與滅火裝備功能可以有效地節省開支，并在火災的初級階段發現火災，做到有效地減少資源浪費和火災的早期防范控制。在早期的火災探測中火災定位技術是火災撲救的一個重要環節。火災發生時，準確地找到火災空間位置，驅動高壓水炮進行自動滅火，具有重要的研究意義和應用價值。

定位技術主要研究的是在背景環境中獲取目標位置問題。利用計算機采集兩幅或兩幅以上的圖像中，選取空間位置一致性的點，利用機器視覺的相關原理，恢復空間位置的三維信息。特征點的提取和匹配是計算機定位技術的核心[1-2]。通常的方法依靠角點信息。Moravec角點檢測實現了立體視覺的匹配，在此基礎上，Harris對Moravec算子進行了改進。Harry算子具有旋轉不變性和縮放不變性等特點，可廣泛應用于各種圖像匹配和融合算法中。1999年，D.G.Lowe提出了 SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法，2004年完善總結。該算法不僅具有旋轉、尺度縮放、視角、光照不變性，對運動物體，視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩定性[3]，廣泛應用于機器定位、三維目標識別中[4]。

SIFT算法的一個重要特性就是多量性，即使少數的幾個物體也能產生大量的SIFT特征向量，這個特性對于三維信息重建非常有利。……