基于视频图像的森林火灾火焰识别研究



基于视频图像的森林火灾火焰识别研究

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基于视频图像的森林火灾火焰识别研究

论文目录
致谢	第1-4页
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
第一章前言	第9-13页
· 课题背景	第9页
· 森林火灾火焰的基本特征	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 本课题的研究内容	第12-13页
第二章火焰区域分割	第13-33页
· 火焰图像的预处理	第13-17页
· 火焰图像的增强	第13-15页
· 火焰图像的滤波处理	第15-17页
· 疑似火焰像素的检测	第17-21页
· 颜色空间	第18-19页
· 颜色像素检测	第19-20页
· 运动像素检测	第20-21页
· 火焰图像的分割	第21-28页
· 基于区域特性的分割技术	第22页
· 基于特征空间聚类的分割技术	第22-23页
· 基于边缘的分割技术	第23-24页
· 基于阈值的分割技术	第24-26页
· 火焰区域分割	第26-28页
· 数学形态学处理	第28-33页
· 腐蚀	第29-30页
· 膨胀	第30页
· 开运算	第30-33页
第三章火焰特征提取	第33-48页
· 静态特征	第33-40页
· 形状特征	第33-36页
· 纹理特征	第36-40页
· 动态特征	第40-45页
· 静态和动态结合提取火焰特征	第45-48页
第四章基于 LVQ 的火焰图像识别	第48-59页
· 学习向量神经网络简介	第49页
· 基于学习向量神经网络的火焰分类器	第49-59页
· 输入层和输出层节点数的确定	第50页
· 隐层节点数确定	第50页
· 学习速率的选取	第50-51页
· LVO 神经网络学习算法	第51页
· LVQ 火焰分类器	第51-58页
· 实验结果分析	第58-59页
第五章支持向量机在火焰识别中的应用	第59-67页
· 支持向量机的原理	第59-60页
· 支持向量机的核函数	第60页
· 支持向量机参数的选择	第60-61页
· 不同核函数的实验结果对比	第61-64页
· LVQ 神经网络和 BP 神经网络以及支持向量机对于火焰识别的对比	第64-67页
结论	第67-68页
参考文献	第68-71页

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