图像处理技术在消防灭火模拟训练中的应用(4)

国防科技大学学报２００３年第３期

直线方程，求解两条直线方程的解即可得到水柱在投影屏上落点的坐标。

３试验结果及分析

实验采用２．３．２节的算法，图块尺寸取３２×３２，取Ⅳ＝１０，对参数Ｐ和０加一定的限制，ｐ取值范围为０～１５０像素，右视图像０取值为１０。到８０。，左视图像口取值一１０。～一８０。，采样间隔为０．５。，灰度Ｈｏｕｅ３一变换直接运算算法与本文所提出的加速算法的运算量对比在表１中给出。

表１Ｈｏｕｇｈ算法运算量对比

Ｔａｂ．ＩＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｔｔａｌｂｍｄｅｎ…ｐ日ｒｉｓｏｎ

实验所选的图像为灭火模拟训练系统现场运行时采集的原始图像，图像分辨率为３８４×２８８。

图２为原始图像及Ｈｏｕｇｈ变换的检测结果，表２给出了图２中左视摄像机图像的灰度Ｈｏｕｇｈ变换结果。

表２灰度Ｈｏｕｇｈ变换结果

Ｔａｂ．２ＧｒａｙｓｃａｌｅＨｏｕｇｈｔＸｍｑ￥ｆｏＩｌｌｌｒｅｓｕｌｔ

依据检测的结果参数在原图上画出的直线（１０个Ｈｏｕｇｈ变换参考点的坐标位置已在图中以白色方块绘出）。从直接的对比中可以看出，以６号像素点为参考点得出的Ｈｏｗ，ｈ变换值最大，因此以此点检测结果作为水柱轨迹线的参数。

从图中可以看出，该直线与水柱中心线重台比较好。试验用任意采集的近百幅图像都得到了很好的结果。

为检测算法的抗噪能力，分别对实验图像加零均值正态噪声，图３和图４为原始图加不同幅度的噪声后的试验结果，表３给出了原图加不同幅度的噪声后的试验结果对比。对多幅图的试验结果显示当所加零均值正态噪声的方差一＜３０时，算法检测结果依然基本正确，表明算法抗干扰性能良好，方差ｄ＞３０ｆｌｊ有的图像会出现检测错误。