火灾图像分割技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-9页 |
| ·图像分割对火灾探测的重要性 | 第8页 |
| ·火灾图像分割技术的国内外研究状况及发展趋势 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 2 图像分割 | 第11-18页 |
| ·图像分割算法的定义 | 第11-12页 |
| ·图像分割算法的分类 | 第12-16页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第12-13页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第13-14页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第14页 |
| ·基于聚类的分割方法 | 第14-15页 |
| ·基于特定理论工具的分割方法 | 第15-16页 |
| ·图像分割的质量评价 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 火灾图像分割技术的研究 | 第18-37页 |
| ·火灾图像的预处理 | 第18-22页 |
| ·均值滤波 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-21页 |
| ·维纳滤波 | 第21-22页 |
| ·基于灰度的火灾图像分割 | 第22-32页 |
| ·运动目标检测在火灾图像上的应用 | 第22-24页 |
| ·基于阈值的火灾图像分割 | 第24-28页 |
| ·基于区域生长的火灾图像分割 | 第28-32页 |
| ·基于颜色模型的火灾图像分割 | 第32-35页 |
| ·基于RGB颜色模型的火灾图像分割 | 第32-33页 |
| ·HSI颜色空间 | 第33-34页 |
| ·基于HSI颜色模型的火灾图像分割 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于模糊C均值聚类的火灾图像分割 | 第37-48页 |
| ·聚类分析概述 | 第37页 |
| ·聚类分割算法 | 第37-41页 |
| ·FCM聚类算法 | 第38-40页 |
| ·基于FCM的图像分割算法 | 第40-41页 |
| ·基于快速FCM的图像分割算法 | 第41-42页 |
| ·基于改进的FCM的图像分割算法 | 第42-45页 |
| ·初始聚类中心的选取 | 第42-43页 |
| ·结合空间信息的改进FCM分割算法 | 第43页 |
| ·基于改进的FCM的火灾图像分割 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第55页 |
