| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究的现状与问题 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 2 空气质量相关知识 | 第16-21页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 空气质量 | 第16-17页 |
| 2.3 气象条件对空气污染物的影响 | 第17-19页 |
| 2.4 国内空气污染物的检测办法 | 第19-20页 |
| 2.5 本章总结 | 第20-21页 |
| 3 基于图像的空气中细颗粒物PM2.5浓度检测 | 第21-42页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 图像预处理方法介绍 | 第21-25页 |
| 3.2.1 初始化 | 第22-23页 |
| 3.2.2 变化模型参数估计算法及决策 | 第23-25页 |
| 3.3 图像透射率矩阵介绍 | 第25-35页 |
| 3.3.1 图像透射率矩阵提取 | 第25-28页 |
| 3.3.2 图像透射率矩阵与PM2.5关系分析 | 第28-31页 |
| 3.3.3 相对湿度对图像透射率矩阵的影响分析与纠正 | 第31-35页 |
| 3.4 稳健性回归算法介绍 | 第35-36页 |
| 3.5 实验分析 | 第36-41页 |
| 3.5.1 实验准备 | 第36-37页 |
| 3.5.2 算法性能测试 | 第37-39页 |
| 3.5.3 算法最优参数设置 | 第39-41页 |
| 3.6 本章总结 | 第41-42页 |
| 4 基于图像的空气质量等级检测 | 第42-66页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 空气质量图像库建立介绍 | 第42-45页 |
| 4.3 图像局部信息熵特征介绍 | 第45-56页 |
| 4.4 图像分类器SVM介绍 | 第56-57页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第57-65页 |
| 4.5.1 实验准备 | 第57页 |
| 4.5.2 算法性能测试 | 第57-58页 |
| 4.5.3 算法最优参数设置 | 第58-59页 |
| 4.5.4 算法适用性实验 | 第59-65页 |
| 4.6 本章总结 | 第65-66页 |
| 5 基于图像的空气质量等级检测系统 | 第66-74页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 系统需求 | 第66-67页 |
| 5.2.1 系统环境 | 第66页 |
| 5.2.2 功能需求 | 第66-67页 |
| 5.3 总体设计 | 第67-69页 |
| 5.4 详细设计 | 第69-70页 |
| 5.4.1 图像上传模块 | 第69页 |
| 5.4.2 图像特征提取模块 | 第69页 |
| 5.4.3 空气质量等级检测模型构建模块 | 第69-70页 |
| 5.4.4 空气质量等级检测模块 | 第70页 |
| 5.5 系统程序应用 | 第70-72页 |
| 5.6 系统测试 | 第72-73页 |
| 5.7 本章总结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 本文工作展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 附录 | 第82页 |