基于红外图像处理的森林火灾识别关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·森林火灾红外图像处理的研究现状 | 第11-16页 |
| ·森林防火技术的发展与现状 | 第11-13页 |
| ·红外图像处理技术的发展与现状 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·论文主要内容 | 第16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 森林火灾红外图像的特点 | 第18-24页 |
| ·火焰与烟雾的特征分析 | 第18-19页 |
| ·红外图像的产生机理 | 第19-20页 |
| ·红外图像直方图 | 第20-24页 |
| ·直方图的定义及特点 | 第20-22页 |
| ·红外图像直方图的特点 | 第22-24页 |
| 第三章 红外图像增强处理 | 第24-39页 |
| ·图像的平滑处理 | 第24-29页 |
| ·邻域平均滤波法 | 第25-27页 |
| ·中值滤波 | 第27-29页 |
| ·图像的灰度增强变换 | 第29-37页 |
| ·直接灰度变换 | 第30-34页 |
| ·直方图灰度变换 | 第34-37页 |
| ·图像的锐化 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 红外图像分割算法 | 第39-56页 |
| ·图像分割的概念 | 第39-40页 |
| ·阈值法图像分割 | 第40-45页 |
| ·双峰法 | 第40-41页 |
| ·最大熵法 | 第41-43页 |
| ·最大类间方差法 | 第43-45页 |
| ·边缘检测法图像分割 | 第45-52页 |
| ·一阶微分算子 | 第47-49页 |
| ·LOG 算子 | 第49-51页 |
| ·Canny 算子 | 第51-52页 |
| ·基于区域特性的图像分割 | 第52-55页 |
| ·区域生长法 | 第52-53页 |
| ·分水岭算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 森林火灾红外图像的处理和识别 | 第56-85页 |
| ·提升小波理论 | 第56-65页 |
| ·经典小波变换理论 | 第56-62页 |
| ·提升小波变换理论 | 第62-65页 |
| ·基于提升算法的森林火灾红外图像增强 | 第65-68页 |
| ·W5/3 小波的提升变换 | 第65-66页 |
| ·基于 W5/3 提升小波的红外图像增强 | 第66-68页 |
| ·基于改进的区域生长法分割图像 | 第68-70页 |
| ·火灾图像中的烟火识别 | 第70-81页 |
| ·烟火识别判据的验证 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 结束语 | 第85-87页 |
| ·本文工作总结 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
