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1、华北电力大学本科毕业设计（论文） 1 摘 要 在火焰图像处理中的一个关键步骤是检测火焰边缘， 火焰边缘是热化学反应区域和没有热化学反应区域间的划分边界。 确定了火焰燃烧的边缘即能确定燃烧面积、燃烧形状等一些燃烧特征，对于改进燃烧机制、发现燃烧故障等有着重大意义。目前火焰的边缘检测在发电行业、消防安全工程中应用最为广泛。 本文主要研究火焰图像的边缘检测算法，综合评价各类检测算法的性能。介绍了常见的传统检测算子和一些新兴的检测算子，重点介绍以 snake 和 CV 为代表的主动轮廓算法，分析了针对火焰特征的主动轮廓算法。 本文提出了一种基于主动轮廓线跟踪的火焰边缘检测算法， 该算法采用三级阈值对火
2、焰图像进行划分， 对划分后的图像采用基于通量的能量函数进行水平集演化，轮廓曲线最终稳定在火焰的边缘位置。用 Matlab 平台对本文提出的算法进行测试，测试结果表明，该算法检测出的火焰边缘连续、清晰且是单像素。 关键词：关键词：火焰图像，边缘检测，阈值分割，主动轮廓 华北电力大学本科毕业设计（论文） 2 ABSTRACTABSTRACT Detecting the flame edge is a key step in the flame image processing, the edge of the flame is demarcation of the border area and
3、thermochemical reaction without thermal chemical reaction between regions. Find flame edge can contribute to Determineing the flame burning area, and some other form of combustion combustion characteristics, to improve the combustion mechanism found is of great significance combustion failure. Curre
4、ntly edge flame detection is used widely in the power generation industry, fire safety engineering. This paper studies the flame image edge detection algorithm, comprehensive evaluation of the performance of various types of detection algorithms. This article describes common traditional detection o
5、perators and some new detection operator, in order to focus on snake and CV, represented by the active contour algorithm to analyze the active contour algorithm for flame characteristics. In this paper, flame edge detection algorithm based on active contour tracking is proposed, the algorithm uses t
6、hree thresholds dividing flame image,then evolves the flux based energy function using level set. the contour line eventually stabilize on thr edge positions of flame image. Using Matlab platform to the proposed algorithm is tested, the test results show that the edge of the flame algorithm to detec
7、t is continuous, clear and single pixels. KEY WORDS: flame image, edge detection, threshold segment,active contour 华北电力大学本科毕业设计（论文） 3 目 录 摘 要 . 1 ABSTRACT 2 第 1 章 绪论. 5 1.1 研究背景及意义 5 1.2 国内外研究现状 5 1.3 本文工作和组织结构 6 第 2 章 图像边缘检测算法. 7 2.1 经典边缘检测算子 7 2.1.1 Sobel 算子 . 7 2.1.2 Roberts 算子 . 7 2.1.3 Laplacia
8、n 算子 . 8 2.1.4 Canny 算子: 8 2.1.5 Log 算子 10 2.1.6 Prewitt 算子 10 2.2 现代边缘检测算法 . 10 2.2.1 小波边缘检测算法 10 2.2.2 SUSAN 边缘检测算子 11 2.2.3 数学形态学 12 2.2.4 主动轮廓法 13 2.3 本章小结 . 14 第 3 章 目前火焰边缘检测算法的性能分析. 15 3.1 火焰边缘检测的难点 15 3.2 基于火焰特征的火焰区域提取 . 17 3.2.1 颜色特征 17 3.2.2 形状特征 18 3.3 火焰图像二值化处理 . 18 3.3.1 直方图阈值双峰法. 19 3.3
9、.2 P-参数法 19 3.3.3 最大类间方差方法 19 3.4 经典边缘检测算子用于火焰边缘提取 . 20 3.5 现代算法用于火焰边缘提取 . 22 3.6 本章小结 . 24 第 4 章 基于主动轮廓的火焰边缘检测 25 4.1 snakes 主动轮廓模型. 25 4.2 CV 主动轮廓模型. 26 4.3 基于火焰特征设计主动轮廓能量函数 . 28 4.3.1 三级灰度阈值 28 4.3.2 获取主动轮廓的初始轮廓曲线 31 4.3.3 主动轮廓算法确定火焰边缘 32 4.4 本章小结 . 35 第 5 章 总结和展望 36 5.1 总结 . 36 华北电力大学本科毕业设计（论文）
10、4 5.2 展望 . 36 参 考 文 献 37 致 谢 53 华北电力大学本科毕业设计（论文） 5 第 1 章 绪论 1.1 研究背景及意义 数字图像处理在基于成像火焰检测系统中正发挥着越来越重要的作用。 在火焰图像处理中的一个关键步骤是检测火焰边缘， 火焰边缘是热化学反应区域和没有热化学反应区域间的划分边界。确定了火焰燃烧的边缘即能确定燃烧面积、燃烧形状等一些燃烧特征，对于改进燃烧机制、发现燃烧故障等有着重大意义。目前火焰的边缘检测在发电行业、消防安全工程中应用最为广泛。在发电行业中，检测锅炉火焰是保护锅炉安全运行的必要条件，在锅炉运行过程中，可能存在着炉膛煤粉燃烧不稳定、未燃烧煤粉混入烟
11、气、炉膛火焰熄灭等情况。不仅影响锅炉的运行效率、安全，还会导致严重的环境污染。为避免出现这些危险状况，燃煤电厂需要在控制室连续监测锅炉炉膛内的火焰燃烧情况。在消防安全工程中，火焰边缘检测主要应用于火灾监测，包括城市火灾、森林火灾和工厂火灾等。在第一时间检测出起火源头、 起火面积， 对及时、 有效灭火能起到突出作用。 另外，火焰边缘检测在工业中也有重要地位， 比如通过检测火焰结构来判断燃烧器的优劣。 1.2 国内外研究现状 图像的边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域， 表现为图像局部特性的不连续性。图像边缘具有方向和幅度两个特性，边缘的法线方向即垂直于边缘方向的灰度值变化剧烈程度最大， 切线方向
12、即平行于边缘方向的灰度值变化程度较平缓。根据图像边缘形态的不同，可将图像边缘分为三类：阶梯边缘、脉冲边缘、屋顶边缘。 本质上，图像边缘检测是基于边缘的图像分割技术的一支，而火焰图像边缘检测属于图像边缘检测的分支。近现代以来，由于发电行业的迅猛发展，定量的火焰监测在燃煤电厂的燃烧系统中变得越来越重要， 检测火焰边缘的技术研究因此受到重视。 目前绝大多数算法都是针对由线性感光元件成像获取的二维图像进行处理，当然，也有一些算法尝试恢复火焰的 3D 边缘轮廓，或者处理通过非侵入式成像技术获取的火焰图像1。本文中所有的图像均指由感光元件拍摄获取的8bit静态二维火焰图像。 计算机处理数字图像边缘可看作将
13、被检测的图像信息转化为数字处理信号，并将数字处理信号通过计算机实现数据处理和数据优化， 再把处理后的结果以图像形式表现出来。火焰边缘检测技术的主要处理步骤可分为：图像去噪、火焰区域信息增强、 火焰边缘提取等。 关于去噪和信息增强， 有多种处理技巧可以运用，华北电力大学本科毕业设计（论文） 6 众多文献给出了许多实施方案。 我们根据提取边缘时用到的核心算子将常见的检测算法分为两类：基于传统边缘检测算子的改进算法和新兴算法。Robert 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Log 算子、Canny 算子等都是改进算法经常用到的算子。新兴算法则有小波分析法、形态学法、神经网络法、主动轮廓法
14、等。比如对于没有噪点且轮廓分明的图像，大多传统的算法能很好地适用， 但火焰的边缘不同于静止物体的图像边缘， 即使用人眼观察也不一定能给出十分准确的边缘划分，因此单一的运用传统算子越来越不能适应多种多样的燃烧场景需求， 多方法运用的同时寻找新方法是目前的研究潮流。 1.3 本文工作和组织结构 本文主要研究火焰图像的边缘检测算法，综合评价各类检测算法的性能。本文介绍了常见的传统检测算子和一些新兴的检测算子，重点介绍以 snake 和 CV为代表的主动轮廓算法，分析了针对火焰特征的主动轮廓算法。 第一章绪论，主要介绍研究背景意义，以及当前图像边缘检测特别是火焰检测的研究现状。 第二章第一节介绍传统的
15、基于梯度和二阶导数过零点的出经典边缘检测算子，第二节介绍了一些有代表性的新兴算法。 第三章说明当前各类算法处理火焰图像的基本思路， 重点突出火焰的基本特征分析，主要包括形状特征、颜色特征等。matlab 仿真分析了 sobel 算子、canny算子、Log 算子等经典算子和 SUSAN 算子、小波算法等新兴算法用于火焰边缘检测时的性能特点及其评价。 第四章介绍主动轮廓算法， 先介绍了基于边缘的 snakes 主动轮廓算法， 并进行评价；接着介绍基于区域的 CV 主动轮廓算法；最后提出一种主动轮廓算法处理三级阈值划分后的火焰图像的思路，同时用 matlab 仿真分析说明。 第五章对全文进行总结，
16、展望火焰边缘检测技术的未来发展。 华北电力大学本科毕业设计（论文） 7 第 2 章 图像边缘检测算法 2.1 经典边缘检测算子 经典边缘检测算子都是基于梯度或者二阶导数过零点， 在计算上可看作是并行计算，具有处理速度快的特点。 2.1.1 Sobel 算子 Sobel 算子是基于梯度的边缘检测算子，将图像像素点 8 领域的灰度加权和差分运算结果作为图像水平和垂直方向上的偏导数。 以(,)表示一幅二维图像，运算结果可表示为： = ( 1, + 1) + 2(, + 1) + ( + 1, + 1) ( 1, 1) + 2(, 1) + ( + 1, 1) (2-1) = ( + 1, 1) + 2( + 1,) + ( + 1, + 1)
