YCbCr 컬러 모델과 질감을 이용한 불 검출 기법에 대한 연구

Abstract

본 논문에서는 기존 색채 정보를 이용한 화재 감지 기법의 오검출(비-화재 영역)을 낮추기 위해 질감 정보를 추가한 기법을 제안한다. 기존의 불 검출에 대한 기법에서는 정확한 감지를 위해 많은 연산을 수행함으로써 검출 시간이 길어지고, 오검출에 대한 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 먼저 RGB 영영에서 기록된 이미지 영상을 크기 및 색채 정규화 과정을 거친다. 이후 YCbCr영역으로 전환하여 화재 컬러 모델을 이용하여 1차 화재 후보 영역을 검출한다. 화재 영역에서 검출되는 Y, Cb, Cr의 값이 평균적으로 일정한 패턴을 가지고 있기 때문에 이를 간략히 모델링하여 1차 화재 후보 영역을 빠르게 검출할 수 있다. 2차 검출은 불의 질감에 대한 일반적인 평균값을 적용한 질감 추적을 통하여 비-화재 영역에 대한 검출을 효율적으로 배제하고 화재 영역에 대한 최종 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 화재를 검출하였으며, 불에 대한 오검출율에서도 기존의 화재검출 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내주는 것을 보여준다.

In this thesis, we propose an algorithm for fire detection based on texture analysis. In the conventional fire detection methods, the time complexity is very high due to the multiple operations involved. On the other hand many non-fire regions are falsely detected. In order to overcome these problems, at first the recorded RGB image frames are standardized by size and color. We next convert these normalized and standardized image frames to the YCbCr value. Based on the colors the first valid search areas for detection are generated. In other words we can easily detect the first valid search area using simple modeling. This is because the Y, Cb and Cr components have certain pattern. The second valid search area is generated by the texture analysis procedure. Texture analysis removes and eliminates the non-fire regions from the image frames and keeps only the fire areas. In this thesis we have employed many different fire regions including the forest fire. The results achieved are more robust and efficient when compared to the conventional methods.