| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 火灾检测技术历史发展 | 第9-11页 |
| 1.2.2 图像型火灾检测 | 第11-14页 |
| 2 矿用带式输送机 | 第14-18页 |
| 2.1 矿用带式输送机简介 | 第14-15页 |
| 2.2 矿用带式输送机常见火灾原因 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 3 图像预处理 | 第18-32页 |
| 3.1 颜色模型 | 第18-21页 |
| 3.1.1 RGB模型 | 第18-19页 |
| 3.1.2 HSI模型 | 第19-21页 |
| 3.1.3 CMYK模型 | 第21页 |
| 3.2 图像灰度化和二值化 | 第21-23页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第21-23页 |
| 3.2.2 二值化 | 第23页 |
| 3.3 滤波 | 第23-27页 |
| 3.3.1 线性滤波 | 第23-24页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第24-25页 |
| 3.3.3 自适应滤波 | 第25-27页 |
| 3.4 形态学处理 | 第27-28页 |
| 3.5 直方图均衡化 | 第28-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 早期火灾火焰特征提取和识别 | 第32-50页 |
| 4.1 图像差影法 | 第32-33页 |
| 4.2 阈值分割 | 第33-36页 |
| 4.2.1 迭代阈值法 | 第33-34页 |
| 4.2.2 最优阈值法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 Otsu法 | 第35-36页 |
| 4.3 边缘检测 | 第36-40页 |
| 4.3.1 一阶微分算子 | 第37-38页 |
| 4.3.2 Lo G算子 | 第38-39页 |
| 4.3.3 Canny算子 | 第39-40页 |
| 4.4 空间聚类和区域分割 | 第40页 |
| 4.4.1 空间聚类 | 第40页 |
| 4.4.2 区域分割 | 第40页 |
| 4.5 火灾的特征参数提取 | 第40-49页 |
| 4.5.1 火焰的形态特征提取 | 第41-48页 |
| 4.5.2 火焰的动态特征 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于人工蜂群算法的矿用带式输送机火灾检测 | 第50-60页 |
| 5.1 人工蜂群算法简介 | 第50-54页 |
| 5.2 基于人工蜂群算法的矿用带式输送机火灾检测系统 | 第54-58页 |
| 5.2.1 矿用带式输送机早期火灾检测流程 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于人工蜂群算法的早期火灾检测算法实现 | 第56-58页 |
| 5.3 基于人工蜂群算法的矿用带式输送机早期火灾检测实验 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间的一些成果 | 第67页 |
