0 引言

隨著社會經濟的不斷發展，大空間建筑（如大型商場、電影院、會議中心、博物館、展覽館以及物流倉庫等） 越來越多，并且在人們生活中起著十分重要的作用。大空間建筑具有單層舉架高、跨度大、結構復雜等特點，一旦發生火災時，由于建筑內空間較大，火災發生時產生的煙霧，在該空間上傳播的速度和范圍往往容易受到多種因素的影響，很難到達建筑頂部，只有當火災發生一定的時間和達到一定的程度時，安裝在其頂部的感溫、感煙探測器才可以探測到，因此傳統的火災探測技術難以實現對大空間建筑火災的早期監控、預警。

圖像型火災探測技術，結合了圖像處理技術、模式識別技術、計算機技術等若干領域的先進技術于一體，具有非接觸式探測、響應速度快、靈敏度高、監測范圍廣等特征，不受空間高度、氣流速度、熱障、易爆、有毒等環境條件的限制，能對早期火災及時準確地做出判斷，從而實現早期預警、監控的目的?；趫D像的火災探測技術已成為大空間及戶外火災探測的有效手段[1].

1 圖像型火災探測技術基本原理

圖 1 是基于圖像處理的火災探測系統框圖。系統通過帶有紅外濾光片的攝像鏡頭實時采集現場圖像，在進行濾波等預處理操作后，采用背景差分法提取目標圖像，即把當前采集的圖像與存儲的背景圖像進行差分運算，比較差分結果與預先給定閾值的大小，如果差分結果比閾值小，則說明無異常情況出現，反之，則需進一步判斷，通過繼續采集 5 幀現場圖像并分別與背景進行差分運算，求取差分結果的平均值，再次與閾值進行比較，如果比閾值小，就停止檢測并進行背景圖像的更新，否則初步判斷有火災出現。發現火災后，對圖像進行分割處理獲取目標區域，并通過面積濾波的方式，把區域面積較小的目標作為噪聲濾除，以確定真正的目標圖像，然后通過邊界跟蹤獲取目標輪廓及邊界鏈碼，在此基礎之上提取目標的面積變化率、尖角數（邊緣抖動特征）和圓形度等特征實現火災的自動識別[2].

2 早期火災的圖像識別

基于圖像處理的火災探測技術，主要是利用火災的一些視覺特征進行判斷。由于在火災發生初期，火焰從產生到發展需要經歷一個過程，這就使火焰在這個階段呈現的特征就更加明顯，如隨著時間的變化，火焰的大小、形狀以及火焰的尖角數等特征都是在變化的，因此，只要設計出算法能夠合理的表征出這些特征，就能夠實現早期火災的探測[3].

2. 1 邊界跟蹤與鏈碼提取

邊界鏈碼通過采用特定方向和特定長度的直線段相連實現對邊界點編碼，直線段的方向固定并且數目有限，在邊界鏈碼中要確定起始點的坐標，而其他各點由搜索方向代表的偏移量表示，由于每個點只需一個方向數表示，即可代替這個點的兩個坐標，因此，用鏈碼表示邊界點可大大減少數據量。圖 2為 8 鄰域鏈碼方向圖。為了方便提取火焰特征值，在對二值圖像進行分割后，進一步對所述不同區域的目標進行邊界跟蹤，提取目標的輪廓。輪廓的跟蹤可依鏈碼的方向進行，下一跟蹤點的取得依賴于上一輪廓點，從而避免了對所有像素點的掃描，增加了輪廓跟蹤的效率。

程序中，為了獲得相鄰邊界點的像素值，首先需要知道相鄰點的坐標，這可根據邊界鏈碼值，由中心點的坐標加上相應的偏移量得到。如果假設圖像坐標原點在其左上角，X 軸方向向右，Y 軸方向向下時中心點與相鄰點的偏移量如表 1 所示。

鏈碼存儲于一維數組中，由于鏈碼需要存儲邊界起始點的位置坐標，因此，數組中開始的兩個單元存儲起點坐標，再用一個單元存儲鏈碼數，然后存儲鏈碼序列，鏈碼的存儲結構如表 2 所示。

獲取邊界鏈碼的過程主要是： （1） 按照從左到右，從上到下的順序依次掃描分割后的目標區域圖像，通過灰度值判斷是否是邊界點，如果是，把它標記為起始點同時記錄該點坐標，并尋找與其相鄰的下一個邊界點； 如果不是，則繼續按掃描順序尋找邊界起始點。（2） 把當前的邊界點作為中心，并根據前一個鏈碼值確定下一個邊界點的檢測方向，如果鏈碼值為奇數，將鏈碼值加 2 作為當前邊界點的檢測的初始方向； 如果為偶數，則鏈碼值加 1.按照確定檢測方向的規則，以順時針的方式檢測與中心點相鄰的 8 個區域，如果在 8 個區域中找到新的邊界點，則把鏈碼值保存到數組中； 如果沒有找到相鄰的邊界點，就說明當前中心點為孤立的點，無需存儲。（3） 經過跟蹤回到邊界起始點，形成一個閉合的邊界線，跟蹤結束。

2. 2 火災圖像探測依據

這里用到的主要參數有： 圓形度、面積變化率和尖角數[4 -5].特征值提取流程如圖 3 所示。

2. 2. 1 形狀特征

由于火焰的形狀并不規整，而大部分干擾源的形狀規整程度較高，本系統將形狀特征作為第一個判斷依據，如式（1） 所示，由于圓形度在一定程度上可以體現出目標形狀繁復程度，因此，將其作為形狀特征的量化標準。

式中，ρ 為圓形度； C 為周長，即邊界長度，可從邊界鏈碼中得到。在編程過程中，由于奇數和偶數方向鏈碼代表的線段長度不一樣，因此，需要分別計算，把奇數方向鏈碼個數乘以槡2再與偶數方向鏈碼個數相加，即可以得到目標區域的周長； S 為面積，通過統計圖元的亮點數獲得。當目標邊界為圓形時，其圓形度為最小值 1,目標邊界的復雜程度越高，其圓形度的值越大。