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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
本篇论文共
82
页,
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