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图像处理与支持向量机在火灾探测领域的应用研究

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图像处理与支持向量机在火灾探测领域的应用研究
论文目录
 
论文摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 引言第11-19页
  · 课题来源第11页
  · 课题研究背景和意义第11-13页
  · 国内外火灾探测系统发展现状第13-14页
    · 国外发展现状第13-14页
    · 国内发展现状第14页
  · 火灾识别技术的发展现状第14-15页
  · 图像型火灾探测系统结构第15-17页
    · 图像型火灾探测系统构成第15-16页
    · 基于支持向量机的火灾识别技术第16-17页
  · 本文的主要研究内容第17-18页
  · 本章小结第18-19页
第二章 火灾图像的预处理第19-42页
  · 数字图像处理技术概述第19-20页
  · 常用图像分割技术第20-24页
    · 阈值分割法第21页
    · 区域特性分割法第21-22页
    · 基于边界的图像分割法第22-23页
    · 特征空间聚类分割法第23-24页
  · 基于视觉颜色模型的火灾图像分割第24-33页
    · 颜色形成及颜色模型的分析第24-28页
      · 颜色的形成原理第24-25页
      · 颜色空间模型第25-28页
    · 火灾图像的分割第28-32页
      · 颜色模型的选择第29页
      · 人类视觉和HIS 颜色距离的关系第29-30页
      · 火灾图像分割算法第30-32页
    · 图像分割仿真实验结果及分析第32-33页
  · 图像的灰度化和二值化第33-34页
    · 图像灰度化第33页
    · 图像二值化第33-34页
  · 图像的噪声处理第34-37页
    · 均值滤波法第35页
    · 中值滤波法第35-36页
    · 均值滤波和中值滤波处理效果比较第36-37页
  · 基于数学形态学的火焰图像处理第37-41页
    · 数学形态学理论第37-41页
    · 基于数学形态学的火焰图像处理实验第41页
  · 本章小结第41-42页
第三章 火灾火焰特征提取第42-56页
  · 火灾火焰的形态特征第42-50页
    · 火焰图像边缘检测第43-46页
      · 经典边缘检测算子第43-45页
      · 火灾火焰的边缘检测第45-46页
    · 圆形度计算第46-49页
      · 边界链码第47-48页
      · 圆形度实验统计第48-49页
    · 尖角个数统计第49-50页
  · 火灾火焰颜色特征第50-51页
  · 火灾火焰纹理特征第51-55页
    · 纹理基本概念第51-52页
    · 灰度共生矩阵分析法第52-54页
    · 火焰纹理特征计算第54-55页
  · 本章小结第55-56页
第四章 支持向量机原理第56-66页
  · 引言第56-57页
  · 统计学习理论第57页
  · SVM 算法第57-65页
    · 最优分类超平面第58-59页
    · 支持向量机的分类算法第59-65页
      · 线性可分的支持向量机分类第59-61页
      · 线性不可分的支持向量机分类第61-62页
      · 非线性可分支持向量机分类第62-65页
  · 本章小结第65-66页
第五章 基于支持向量机的火灾识别设计第66-75页
  · 利用 SVM 的火灾识别过程第66页
  · SVM 核函数的选择与参数的选取第66-67页
  · Libsvm 简介第67-69页
  · 基于 SVM 的火灾识别算法实现第69-71页
    · 样本选取第69-70页
    · 仿真实验及分析第70-71页
  · 与基于 BP 神经网络分类比较的研究第71-74页
    · BP 神经网络第71-73页
    · 基于BP 神经网络的火灾识别第73-74页
    · SVM 与BP 神经网络的分类对比分析第74页
  · 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-81页
在学研究成果第81-82页
致谢第82页

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