본 논문은 화재를 조기에 검출하기 위하여 칼라 영상처리기법을 이용하여 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염검출방법을 제안한다. 주변 조명과 화염의 RGB 색 분포 분석을 통하여 주변 조명과 화염을 구분할 수 있는 임계값을 설정하여 후보 영역을 검출한다. 화염이 발생 후 연속적으로 변화하기 때문에 화염 영역의 히스토그램 평균값의 차를 이용하여 화염 유사 영역을 제기한다. 검출된 영역이 화염임을 판단하기 위하여 영역 서술자인 밀집도를 계산하여 최종적으로 화염 여부를 판정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 화염을 보다 잘 검출하고 조명 등 주변 환경 변화에 강건함을 보인다.
In this paper, we introduce a fire-detection system which is robust to light sources and environment changing. We can decide the threshold values that classify the regions between a fire flame and light sources by analyzing them in RGB color space. But we could not discriminate quasi-flame region from fire flame region with the value. The difference of mean-histogram technique make it possible to extract flame region more efficient because fire flame is continuously changing after it occurs. In order to validate real fire, this paper uses regional compactness in the end of process. Computer simulation show that proposed method make more robust to light sources and environment changing.
