基于ARM的森林火災(zāi)圖像分割方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、森林資源每天都會(huì)因火災(zāi)而在這個(gè)地球上消失一部分，伴隨而來(lái)的是生態(tài)環(huán)境的破壞，食物鏈的斷裂，全球基因庫(kù)的縮小等災(zāi)害。因此森林消防就成為了倍受全球矚目的重點(diǎn)，因此林火探測(cè)技術(shù)就越來(lái)越受到社會(huì)的關(guān)注與重視。
　　 自然界的事物都具有分形特性，將分形理論與火災(zāi)探測(cè)技術(shù)相結(jié)合開拓了圖像型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)的又一全新發(fā)展方向。而現(xiàn)代社會(huì)中，基于嵌入式技術(shù)的盛行也使得很多研究者將嵌入式技術(shù)與圖像型火災(zāi)監(jiān)測(cè)器相結(jié)合，成為這一新興行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。故而，本

2、文除研究了分形算法在森林火災(zāi)圖像識(shí)別方面作用的同時(shí)，還將嵌入式系統(tǒng)與分形算法結(jié)合，令森林火災(zāi)分割算法在ARM9開發(fā)板中發(fā)揮真的作用。本文具體研究工作如下:
　　 第一，根據(jù)前人的研究發(fā)現(xiàn)，可以將分形原理用于火災(zāi)圖像的分割研。分形能夠描述火災(zāi)圖像中煙霧及火焰的復(fù)雜程度。所以，提出了三種基于分形原理的林火圖像有關(guān)火焰及煙霧的分割算法。
　　 第二，提出了一種基于分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)及區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的林火圖像分割煙霧算法。本算法能夠很

3、好地利用煙霧小顆粒具有自隨機(jī)行走的布朗特性及統(tǒng)計(jì)意義自相似性對(duì)森林火災(zāi)的煙霧圖像進(jìn)行分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)的分割，然后針對(duì)分割后圖像中煙霧的非連續(xù)性，再進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)處理，最后得到連續(xù)、精確的煙霧圖像分割結(jié)果。該算法分割效果優(yōu)于單純的分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)煙霧分割。
　　 第三，提出了一種基于分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)及局部最大差的林火圖像分割算法。本算法利用分形能夠描述自然圖像的復(fù)雜程度這一特性，即:分形維數(shù)與圖像紋理相關(guān)，利用局部最大差將火災(zāi)圖像的紋理突出出來(lái)

4、后，利用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)進(jìn)行赫斯特指數(shù)的計(jì)算以達(dá)到對(duì)火災(zāi)圖像分割的目的。該算法的最大特點(diǎn)是能夠同時(shí)分割出火焰及煙霧，但準(zhǔn)確度上略降一籌。
　　 第四，提出一種改進(jìn)的局部分形維數(shù)分割算法。本算法在傳統(tǒng)的用于計(jì)算局部分形維數(shù)的四棱柱模型上進(jìn)行改進(jìn)，將四棱柱模型改進(jìn)成四棱錐模型用于分割火焰圖像。該算法的最大優(yōu)點(diǎn)是保證分割精度的前提下，計(jì)算量得到大大提高，抗噪聲性能也得以增強(qiáng)，得到令人滿意的效果。
　　 最后，對(duì)linux系統(tǒng)進(jìn)行內(nèi)