【摘 要】
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森林火灾破坏性大，严重威胁森林的安全。传统的森林火灾检测方法主要是通过各种传感器对区域内温度、光谱、烟雾颗粒、可燃气体含量等指标进行检测，然而，这些感应设备存在信息量损失大、稳定性较差和实时信息无法存储等缺陷。而基于图像处理技术的森林火灾探测技术可以有效弥补传统探测方式的弊端，实现对森林火灾的实时监测。 本文针对森林火灾图像识别问题，在深入研究林火图像特点的基础上，采用脉冲耦合神经网络(PCNN
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森林火灾破坏性大，严重威胁森林的安全。传统的森林火灾检测方法主要是通过各种传感器对区域内温度、光谱、烟雾颗粒、可燃气体含量等指标进行检测，然而，这些感应设备存在信息量损失大、稳定性较差和实时信息无法存储等缺陷。而基于图像处理技术的森林火灾探测技术可以有效弥补传统探测方式的弊端，实现对森林火灾的实时监测。
本文针对森林火灾图像识别问题，在深入研究林火图像特点的基础上，采用脉冲耦合神经网络(PCNN)与双边滤波理论，对森林火灾图像中的混合噪声进行处理，并利用基于PCNN的背景差分运动检测变形算法对火灾疑似区域进行提取。为了解决PCNN参数复杂且难以选择的问题，本文利用传统遗传算法自动获取参数，并采用最优家族遗传算法进行优化。仿真结果表明优化后的算法能够实现参数自动设置，并且可以更好的去除噪声、更准确地提取火灾疑似区域。根据火灾图像特点，提取静态特征变量和动态特征变量。纹理特征作为林火烟雾图像的重要特征，是本文研究的重点问题之一，利用非下采样小波变换与灰度共生矩阵理论对分割的疑似火焰区域图像的每一图像块提取纹理特征，仿真实验结果表明该提取方法比LBP法和GLCM法更有效。最后将粗糙集理论与支持向量机理论相结合，建立RS-SVM分类模型。利用属性约简算法对分类器输入的六个特征变量进行降维处理，去除冗余信息，在保证识别率的前提下，缩短识别时间，提升识别效率。
针对本文设计的基于PCNN的林火图像识别算法进行了仿真实验，实验结果表明:识别准确率可达95.00％，识别速度较分类器约简前提高了43％，且误检率小于3.4％，漏检率在在0.8％以下。因此，本文设计的图像识别算法满足设计要求。
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