视觉是火灾救助机器人最重要的感知手段之一,火灾救助机器人的视觉注意机制研究的根本目的在于模拟人类视觉系统的处理机制,用火灾救助机器人代替消防员进行火灾识别和灭火救援。伴随着自然灾害和火灾的频发,火灾救助机器人的研究制造逐渐引起重视,而视觉注意机制是保证机器人视觉系统高效率工作的重要机制,它对于机器人视觉图像处理中,如何从大量图像数据中迅速识别出目标区域等问题具有重要的借鉴价值。本文的主旨在于从人类的视觉注意机制仿生角度出发,探索火灾救助机器人的视觉注意机制在火灾图像处理中的应用,建立一套高效的视觉注意机制模型和算法。本文首先在介绍火灾救助机器人视觉系统组成结构的基础上,根据视觉系统处理要求及当前的工作环境,设计了总体算法和模型方案,并叙述和验证了各个算法步骤的方法选择依据,主要功能以及实现方法和步骤。在视觉图像处理中的火灾图像分割模块,针对火灾图像的过分割和分割区域不全的问题,以边缘检测算子,阈值分割方法,区域分割方法来进行图像的分割实验。通过多种图像分割算法实验结果对比,从中选出最优的处理方法。为获取目标火灾图像的清晰轮廓,结合视觉注意机制采用基于直方图优化的图像去雾技术和暗通道先验的方法进行图像的增强检测和烟雾去除,针对性解决火灾救援环境中烟雾干扰和雾天影响。为获取火灾图像中火焰的轮廓边缘轨迹,采用多尺度形态学的方法,对火焰蔓延轨迹进行捕捉和显示。并举例:以微波设备工作环境的复杂性提出采用基于图像处理技术搭建微波设备的火情预报警模型并进行仿真实验和用户交互界面设计。针对火势蔓延造成火灾救援滞后的问题,针对性的提出运用元胞自动机模拟实际火灾的蔓延过程,实现了对火灾蔓延趋势的预测,协助火灾救助机器人进行灭火和救援决策。实验仿真结果表明,上述选择的视觉注意机制算法模型的每一步算法,经过算法程序的仿真达到了火灾图像的处理效果,实现了视觉注意机制应用到火灾救助机器人视觉系统中处理火焰图像的目的。