本發(fā)明涉及災(zāi)害預(yù)警
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種預(yù)警準(zhǔn)確的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：我國(guó)是一個(gè)多山的國(guó)家，經(jīng)常發(fā)生各種地質(zhì)自然災(zāi)害，嚴(yán)重威脅著我國(guó)山區(qū)居民生活、交通運(yùn)輸和市政建設(shè)的安全。為了應(yīng)對(duì)頻發(fā)的自然災(zāi)害，政府投入了大量資金在自然災(zāi)害多發(fā)地區(qū)建設(shè)自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。然而，現(xiàn)有的預(yù)警系統(tǒng)成本高昂且預(yù)警不準(zhǔn)確，沒(méi)有取得令人滿意的效果。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明旨在提供一種預(yù)警準(zhǔn)確的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：提供了一種預(yù)警準(zhǔn)確的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，包括圖像采集設(shè)備、圖像處理設(shè)備、災(zāi)害分析模塊和預(yù)警模塊，所述圖像采集設(shè)備用于獲取各自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像，所述圖像處理設(shè)備用于對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像進(jìn)行處理，所述災(zāi)害分析模塊用于對(duì)處理后的紅外圖像進(jìn)行分析，判斷各監(jiān)測(cè)點(diǎn)是否將會(huì)發(fā)生自然災(zāi)害，所述預(yù)警模塊用于根據(jù)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)將會(huì)發(fā)生的自然災(zāi)害發(fā)出預(yù)警。本發(fā)明的有益效果為：實(shí)現(xiàn)了自然災(zāi)害的準(zhǔn)確預(yù)警。附圖說(shuō)明利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；附圖標(biāo)記：圖像采集設(shè)備1、圖像處理設(shè)備2、災(zāi)害分析模塊3、預(yù)警模塊4。具體實(shí)施方式結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例的一種預(yù)警準(zhǔn)確的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，包括圖像采集設(shè)備1、圖像處理設(shè)備2、災(zāi)害分析模塊3和預(yù)警模塊4，所述圖像采集設(shè)備1用于獲取各自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像，所述圖像處理設(shè)備2用于對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像進(jìn)行處理，所述災(zāi)害分析模塊3用于對(duì)處理后的紅外圖像進(jìn)行分析，判斷各監(jiān)測(cè)點(diǎn)是否將會(huì)發(fā)生自然災(zāi)害，所述預(yù)警模塊4用于根據(jù)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)將會(huì)發(fā)生的自然災(zāi)害發(fā)出預(yù)警。本實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了自然災(zāi)害的準(zhǔn)確預(yù)警。優(yōu)選的，所述預(yù)警模塊4包括預(yù)警終端，所述警報(bào)終端用于發(fā)布預(yù)警信息。本優(yōu)選實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了預(yù)警信息的及時(shí)發(fā)布。優(yōu)選的，所述預(yù)警終端包括聲音警報(bào)設(shè)備、光信號(hào)警報(bào)設(shè)備、震動(dòng)警報(bào)設(shè)備和移動(dòng)終端中的一種或多種。本優(yōu)選實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了預(yù)警信息的多渠道發(fā)布，大大增加了接收預(yù)警信息的人群。優(yōu)選的，所述圖像處理設(shè)備2包括第一分解模塊、第二壓縮模塊、第三增強(qiáng)模塊和第四融合模塊，所述第一分解模塊將高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像分解為包含大尺度、大對(duì)比度的基底圖像和包含小尺度、低對(duì)比度的細(xì)節(jié)圖像，所述第二壓縮模塊用于對(duì)基底圖像進(jìn)行高動(dòng)態(tài)范圍壓縮處理，所述第三增強(qiáng)模塊用于對(duì)細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行小動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，所述第四融合模塊用于對(duì)處理后的基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行融合，輸出融合后的紅外圖像。本實(shí)施例圖像處理設(shè)備將從自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)點(diǎn)獲取的紅外圖像分解為基底圖像和細(xì)節(jié)圖像并對(duì)其進(jìn)行處理，在完成大動(dòng)態(tài)范圍數(shù)字圖像壓縮的同時(shí)，提高了小動(dòng)態(tài)溫差細(xì)節(jié)的對(duì)比度。具體的，對(duì)于基底圖像，進(jìn)行對(duì)比度保持的高動(dòng)態(tài)范圍壓縮，對(duì)于細(xì)節(jié)圖像，進(jìn)行小動(dòng)態(tài)的擴(kuò)展及細(xì)節(jié)增強(qiáng)。優(yōu)選的，所述第一分解模塊包括第一基底圖像獲取單元和第二細(xì)節(jié)圖像獲取單元，所述第一基底圖像獲取單元用于獲取高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像的基底圖像，所述第二細(xì)節(jié)圖像獲取單元用于獲取高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像的細(xì)節(jié)圖像：所述獲取高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像的基底圖像，具體為：(1)對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像進(jìn)行初步處理：eh(x,y)＝m3×3{m3×3[ehin(x,y)]}，上述式子中，eh(x,y)表示對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像進(jìn)行初步處理后的圖像，ehin(x,y)表示原始輸入圖像，m3×3[ehin(x,y)]表示以3×3窗口對(duì)ehin(x,y)進(jìn)行中值濾波處理；(2)獲取基底圖像：上述式子中，表示標(biāo)準(zhǔn)差為σ1的高斯低通濾波器，用于對(duì)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行空間距離的加權(quán)，表示標(biāo)準(zhǔn)差為σ2的高斯函數(shù)，用于對(duì)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行灰度距離的加權(quán)，eho(x,y)表示分解后的基底圖像，l(x,y)表示像素點(diǎn)(x,y)的鄰域；所述獲取高動(dòng)態(tài)范圍的紅外圖像的細(xì)節(jié)圖像，具體為：ehd(x,y)＝eh(x,y)-eho(x,y)，上述式子中，ehd(x,y)表示分解后的細(xì)節(jié)圖像。本優(yōu)選實(shí)施例圖像處理設(shè)備設(shè)置第一分解模塊將高動(dòng)態(tài)范圍的原始圖像分解為包含大尺度、大對(duì)比度的基底圖像和包含小尺度、低對(duì)比度的細(xì)節(jié)圖像，有助于后續(xù)對(duì)基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行單獨(dú)處理；圖像分解過(guò)程中，第一基底圖像獲取單元對(duì)圖像進(jìn)行二次中值濾波處理，有效去除了原始圖像中的椒鹽噪聲，防止了探測(cè)器內(nèi)部實(shí)際存在的噪聲泄露到細(xì)節(jié)成分中被增強(qiáng)；eho(x,y)在獲取基底圖像過(guò)程中，同時(shí)考慮了像素的空間距離和灰度距離，既能夠控制紅外場(chǎng)景中抽取的最小輻射差異，又能夠避免對(duì)高對(duì)比度邊緣進(jìn)行過(guò)度平滑。優(yōu)選的，所述第二壓縮模塊對(duì)基底圖像進(jìn)行處理采用下式進(jìn)行：上述式子中，ehav(x,y)為對(duì)基底圖像進(jìn)行高斯平滑卷積得到的圖像，ao(x,y)表示對(duì)基底圖像進(jìn)行對(duì)比度保持的高動(dòng)態(tài)范圍壓縮處理后的圖像，μ(x,y)表示像素(x,y)的灰度鄰域平均值，ρ表示對(duì)比度控制參數(shù)。本優(yōu)選實(shí)施例圖像處理設(shè)備的第二壓縮模塊通過(guò)設(shè)置對(duì)比度控制參數(shù)來(lái)控制高動(dòng)態(tài)范圍壓縮中局部對(duì)比度的保持程度，能夠得到理想的局部對(duì)比度增強(qiáng)效果，通過(guò)合理調(diào)整對(duì)比度控制參數(shù)，能夠得到高質(zhì)量的基底圖像，有助于后續(xù)更好進(jìn)行圖像融合。優(yōu)選的，所述第三增強(qiáng)模塊對(duì)細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行處理采用下式進(jìn)行：上述式子中，ad(x,y)表示對(duì)細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后的圖像，μ和σ分別表示細(xì)節(jié)圖像全局的均值和方差，μx,y和σx,y分別表示細(xì)節(jié)圖像任意像素點(diǎn)(x,y)在3×3局部鄰域內(nèi)的均值和方差，ca表示細(xì)節(jié)圖像熵值，其中，p(i)表示第i個(gè)灰度級(jí)的像素在細(xì)節(jié)圖像中出現(xiàn)的概率，表示細(xì)節(jié)圖像中所有像素灰度級(jí)均值。本優(yōu)選實(shí)施例圖像處理設(shè)備的第三增強(qiáng)模塊基于圖像熵值對(duì)細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行處理，根據(jù)不同熵值采用不同的方式對(duì)細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行處理，能夠適應(yīng)圖像背景的劇烈起伏，提高增強(qiáng)的實(shí)際效果，獲取更高質(zhì)量的細(xì)節(jié)圖像，有助于后續(xù)更好進(jìn)行圖像融合。優(yōu)選的，所述第四融合模塊包括一次融合單元和二次融合單元，所述一次融合單元用于對(duì)處理后的基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行融合前處理，所述二次融合單元用于對(duì)融合前處理后的基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行融合；所述對(duì)處理后的基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行融合前處理,具體為：采用下式對(duì)ao(x,y)和ad(x,y)進(jìn)行融合前處理：上述式子中，lgo(x,y)表示ao(x,y)進(jìn)行融合前處理后的結(jié)果，lgd(x,y)表示ad(x,y)融合前處理后的結(jié)果；所述對(duì)融合前處理后的基底圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行融合,具體為：采用下式對(duì)lgo(x,y)和lgd(x,y)進(jìn)行融合：cs(x,y)＝(1-β2)lgo(x,y)+β2lgd(x,y)，上述式子中，cs(x,y)表示融合后的圖像，β表示比例系數(shù)，0<eβ<1，在位寬w比特的輸出中，基底圖像占有的動(dòng)態(tài)范圍級(jí)數(shù)為(1-β2)·2w，細(xì)節(jié)圖像占有的動(dòng)態(tài)范圍級(jí)數(shù)為β2·2w。本優(yōu)選實(shí)施例圖像處理設(shè)備的第四融合模塊對(duì)ao(x,y)和ad(x,y)進(jìn)行處理，充分利用了整個(gè)灰度級(jí)范圍，將兩部分的處理結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍分配及融合，實(shí)現(xiàn)了紅外圖像高動(dòng)態(tài)范圍壓縮及細(xì)節(jié)增強(qiáng)，得到了更加清晰的紅外圖像，從而為自然災(zāi)害準(zhǔn)確預(yù)警提供了保障。采用本發(fā)明預(yù)警準(zhǔn)確的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警，選取5個(gè)地區(qū)進(jìn)行模擬預(yù)警實(shí)驗(yàn)，并分別將其編為地區(qū)1、地區(qū)2、地區(qū)3、地區(qū)4和地區(qū)5，對(duì)預(yù)警時(shí)間和預(yù)警準(zhǔn)確率進(jìn)行分析，同現(xiàn)有現(xiàn)有預(yù)警系統(tǒng)相比，產(chǎn)生的有益效果如下表所示：預(yù)警時(shí)間縮短預(yù)警準(zhǔn)確率提高地區(qū)123％21％地區(qū)225％20％地區(qū)326％25％地區(qū)427％22％地區(qū)524％23％最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁(yè)12