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摘要：分析基于红外辐射的林火识别原理，提出利用可见光图像的色彩空间数据作为红外数据的补充，扩展林火识别的信源输入，进而提高可用信息量，最终提高林火识别准确率的方法，考虑到林林火害的突发性以及识别的高时效性需求，对于可见光图像的处理采用简单有效的技术路线，实验表明，该方法能够有效提取可见光图像中的火焰信息，能够作为红外林火识别系统的有效补充。
关键词：色彩空间；林火识别；红外
0引言
为有效识别林火，利用林火的最突出的特征，也就是高温特征进行识别。温度测量分为接触式和非接触式，接触式传感器直接获取待测物的温度值，准确性高，在林火识别中，需要考虑监测范围和可操作性的问题，所以非接触式的温度测量手段更适合林火监测和识别，非接触温度测量的本质是通过测量高温目标辐射的红外波能量的强弱，由于红外辐射在空气中传播时受到衰减，环境不同、探测距离不同，衰减程度也会变化，因而红外测温测的温度值与真实值有较大的偏差，在室外环境中更容易受影响，但由于视场内被监测物的辐射都被衰减，所以温度差别程度比较准确，可以采用自适应阈值的方法提取林火区域。但由于受到非林火热源的干扰，例如高反射率地物、高温差地物等，也容易造成误判，为了降低红外林火识别系统的误判率，我们通过参考可见光影像数据进行辅助判别。
1红外林火识别原理
红外辐射是物体的固有属性，本质是物质内部微观粒子的热运动，任何高于绝对零度以上的物体，温度越高，分子或原子运动越剧烈，其红外辐射越多。红外相机通过接收红外辐射并量化，进而生成与红外辐射能量相对应的红外图像，然后进行温度反演获取相对温度图像，在此基础上，提取全局阈值，进而提取火场区域，最终将提取结果用于火情判别。红外相机能够发挥透烟、透雾等优秀性能，但也难免因信源单一造成误判，误判率直接影响整个系统的实用性，利用红外进行林火识别，主要通过后端处理算法，尽可能的提高识别准确性，但受限于红外数据自身特点，难有本质提高。实际应用中，考虑利用额外的传感器进行辅助判别是最有效的方法，例如文献结合红外和烟雾报警器和可见光视频进行矿井火灾识别，使用环境偏向于理想应用环境；文献利用DSP和FPGA提高红外和可见光林火识别的系统的实时性，可见光用于烟雾识别，易受天空白云干扰；文献针对可见光数据进行单独分析，用一张典型火焰图像进行火焰颜色特征提取，并采用形状特征等进行进一步判别，复杂度较高。本文考虑红外与可见光图像的互补性，在满足高实时性要求下对林火进行高效提取。
红外图像包含火场的红外热辐射信息和辐射空间分布，可见光图像则包含了丰富的纹理和色彩信息，由于火焰纹理波动性大、不够稳定，用可见光影像进行林火识别时，主要利用颜色信息进行识别，可见光图像包含三通道信息，为了充分利用所有有效数据，本文采用基于色彩空间的识别方法，在三维色彩空间中统计尽可能多的火焰图像，并生成火焰颜色空间分布模型，利用该模型进行火焰的识别。为了获得更加准确的统计模型，本文对多个可见光的火焰图像进行颜色空间统计，同时系统设计中将实际判别为火的数据进一步添加到统计模型汇总，增强模型的稳定性和可靠性。实际的林火探测中，红外相机尤其是短波红外相机，受太阳短波辐射影响大，易造成火灾监测误判，此时利用可见光进行火焰提取，对红外火灾进行进一步的判别是十分有必要的，尤其是目标温差小的情况下能够有效提高识别率。当火苗受烟雾遮挡，可见光无法提取火焰信息，烟雾在颜色空间中同样具有颜色特征，但其与背景的反差小，可以使用RGB色彩向量进行颜色聚类算法分割。
3结束语
本文分析了红外林火监测的原理，阐明了红外林火监测中的问题，并提出利用可将光图像的色彩空间的火焰提取方法对红外火情进行进一步的判别。本文采用的色彩空间的林火识别方法，对尽可能多的火焰样本进行统计建模，同时接受新样本对模型的更新，实验表明本文方法对火焰的提取效果良好，对有于红外林火识别系统具有辅助判别的能力。
参考文献
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作者:许杰 单位:天津航天中为数据系统科技有限公司
