1 简介
森林是自然中的宝贵资源,同时还维持着生态平衡。森林火灾一旦发生,危害十分巨大,如果能在林火的萌芽状态就进行识别,则可以减少不必要的损失。随着互联网技术的发展,传统的人工监控森林火灾已经被互联网监控所取代.为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大,维数多导致监测误报率高,实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的形态学算法进行森林火灾监测,提升识别精度,实现全天候林火自动监测预警.
2 部分代码
function Image1=RGB2HSI(image)
%调用代码-------------------------------------------
%imageR=imread('animal.jpg');
%RGB2HSI(image);
%--------------------------------------------------
image=im2double(image);
%从三维数组中提取三幅分量图像
R1=image(:,:,1);
G1=image(:,:,2);
B1=image(:,:,3);
I=(R1+G1+B1)/3; %亮度分量，范围[0,1]
m=min(min(R1,G1),B1);
S=1-3*m./(R1+G1+B1); %饱和度分量，范围[0,1]
theta=acos(((R1-G1)+(R1-B1))./(2*((R1-G1).^2+((R1-B1).*(G1-B1))).^(1/2))); %弧度
H=theta; %色度分量，以角度表示，范围是[0,1]（弧度除以2*pi后）
if B1>G1
H=2*pi-theta;
end
if S==0
H=0;
end
H=H/(2*pi);
Image1=cat(3,H,S,I);
% subplot(1,2,1),imshow(image);
% title('RGB原图')
% subplot(1,2,2),imshow(Image1);
% title('转换后的HSI图像')
end
3 仿真结果
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4 参考文献
[1]张卫平, 张浩宇, 张思琪,等. 一种基于计算机视觉的森林火灾检测及预警系统:.
[2]徐燕翔, 裴海龙. 基于无人机的森林火灾检测系统[J]. 计算机工程与设计, 2018, 39(6):7.
[3]晋磊, 裴以建, 崔国亮,等. 基于网络摄像机的森林火灾检测系统研究[J]. 无线电工程, 2016, 465(2):5.