| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 篇章结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 数字图像处理技术简介 | 第15-23页 |
| 2.1 数字图像处理基础 | 第15-18页 |
| 2.2 数字图像分割技术 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 火灾火焰特征提取和识别研究 | 第23-32页 |
| 3.1 图像预处理 | 第23-25页 |
| 3.2 火灾火焰形状特征提取 | 第25-28页 |
| 3.3 火灾火焰纹理特征提取 | 第28-30页 |
| 3.4 火灾火焰颜色特征提取 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 SVM 算法的设计及优化 | 第32-43页 |
| 4.1 SVM 算法简介 | 第32-33页 |
| 4.2 SVM 算法参数优化算法改进 | 第33-41页 |
| 4.3 PSO 与 GA 的对比实验 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于改进 SVM 的火灾探测算法设计与实现 | 第43-52页 |
| 5.1 基于改进 SVM 的火灾探测算法流程设计 | 第43页 |
| 5.2 SVM 火灾探测算法实现 | 第43-45页 |
| 5.3 基于 SVM 的火灾探测算法实验 | 第45-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 主要研究工作及成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |