Об обнаружении пожаров на изображениях земной поверхности в цветовой модели LAB

Авторы

  • Ашраф Мохаммед Али Ба Хала Белгородский государственный национальный исследовательский университет

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-4-831-842

Ключевые слова:

изображения лесных пожаров, обнаружение пожаров, цветовая модель LAB, сегментация изображения

Аннотация

В статье рассмотрена проблема обнаружения фрагментов фотографий, на которых присутствуют изображения пожаров/огня в условиях лесистой местности. Показано, что методы обнаружения лесных пожаров на основе анализа цвета пикселей не всегда позволяют получить адекватные результаты. Большинство известных методов обнаружения пожаров на основе анализа цвета пикселей используют цветовую модель RGB или комбинируют ее с моделью HSI, в работе для решения поставленной задачи предложено применять цветовую модель CIE LAB, которая обеспечивает более перцептивно однородное цветовое пространство по сравнению с другими цветовыми моделями. При применении данного цветового пространства разработанные решающие правила и метод обнаружения пожаров на изображениях позволяют достаточно точно определять фрагменты при сегментации пикселей, относящихся к огню на изображениях. Исследованы особенности представления данных для задач детектирования пожаров на изображениях. Представлен метод обнаружения пожаров на изображениях с использованием цветовой модели Lab. На основе вычислительных экспериментов показано, что предложенный метод обеспечивает достаточно точное определение фрагментов, содержащих изображение пожаров.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Ашраф Мохаммед Али Ба Хала, Белгородский государственный национальный исследовательский университет

аспирант института Инженерных и цифровых технологий, Белгородский государственный национальный исследовательский университет,
г. Белгород, Россия

Библиографические ссылки

Астратов О.С., Смирнов В.М., Филатов В.Н. 2018. Обнаружение лесных пожаров по видеоизображениям. Научная сессия ГУАП: сб. докл. СПб.: ГУАП, 7–11.

Веретенникова Н.С. 2021. Проблема Своевременного обнаружения и ликвидации лесных пожаров URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-svoevremennogo-obnaruzheniya-i-likvidatsiya-lesnyh-pozharov/viewer (дата обращения: 19.08.2021)

Википедия. Свободная энциклопедия – Статья “Цветовое пространство LAB”. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/LAB (дата обращения 20.09.2021)

Красильников Н.Н. 2011. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений. СПб.: «БХВ-Петербург». 2011. 608 с.

Cetin A.E., Dimitropoulos K., Gouverneur B., Grammalidis N., Gunay O., Habiboglu Y.H., Toreyin B.U., Verstockt S. 2013 “Video fire detection–review,” Digital Signal Processing, 23(6): 1827–1843.

Chen J., He Y., Wang J., 2010. Multi-feature fusion based fast video flame detection. Building and Environment. 45(5): 1113–1122.

Chen T, Wu P., Chiou Y. 2004. An early fire-detection method based on image processing. Proceedings of the International Conference on Image Processing. 1707–1710.

Gati' Hazim Dway, Ahmed Mutar. 2019. Fire Detection Based On Color Spaces. URL: https://www.iasj.net/iasj/download/83a65f24e81636bd (дата обращения: 19.08.2021)

Greenpeace. 2021. 2021 год стал рекордным по площади пожаров. URL: https://greenpeace.ru/news/2021/08/16/2021-god-stal-rekordnym-po-ploshhadi-pozharov/ (дата обращения 16.08.2021)

Gunay O., Toreyin B. U., Kose K., and Cetin A. E. 2012. Entropy-functional-based online adaptive decision fusion framework with application to wildfire detection in video. IEEE Transactions on Image Processing. 21(5): 2853–2865.

Mutar Ahmed. 2019. Study Fire Detection Based On Color. URL: https://www.researchgate.net/publication/332882077_Study_Fire_Detection_Based_On_Color_Spaces (дата обращения 20.09.2021)

NASA. 2021. Fires Scorch the Sakha Republic earthobservatory.nasa.gov. URL: https://earthobservatory.nasa.gov/images/148537/fires-scorch-the-sakha-republic (дата обращения: 19.09.2021)

Qi X., Ebert J. 2009. A computer vision-based method for fire detection in color videos. International Journal of Imaging. 2(S09): 22–34.

Reuters. 2021. Russian planes seed clouds as raging wildfires near Siberian power plant. URL: https://www.reuters.com/business/environment/russian-planes-seed-clouds-raging-wildfires-near-siberian-power-plant-2021-07-19/ (дата обращения: 19.08.2021)

Sangwine S.J., Horne R.E.N. 1998. The color image processing Handbook, Chapman & Hall. 472 p.


Просмотров аннотации: 68

Поделиться

Опубликован

2021-12-30

Как цитировать

Ба Хала, А. М. А. (2021). Об обнаружении пожаров на изображениях земной поверхности в цветовой модели LAB. Экономика. Информатика, 48(4), 831-842. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-4-831-842

Выпуск

Раздел

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ