基于图像处理的森林火灾检测系统的技术研究毕业设计论文
浅谈数字图像处理的火险识别技术
浅谈数字图像处理的火险识别技术摘要：论文首先总结了目前各种火灾探测技术的发展现状, 然后对常用的颜色模型及其转换方式进行了阐述, 提出了基于RGB颜色三分量的图像灰度化技术。
对常用的滤波算子和直方图均衡化也进行了分析。
然后提出了背景差分的方法, 重点分析了图像差影以及阈值分割和边缘检测的算法。
关键词：图像处理; 图像分割; 火焰特征; 特征识别;一、绪论(一) 图像型火灾检测技术的出现在使用传统火灾探测技术的过程中, 经常使用火灾特征量作为检测对象。
在过去, 基于温度传感和烟雾感知的检测模型, 科学界已经应用高清晰摄像机、图像处理、计算机多媒体技术来检测火灾。
基于图像的火灾探测技术主要关注数字图像中火灾现象的分析, 并根据图像的特征识别火灾。
由于火灾图像的特点, 图像火灾探测技术在很大程度上避免了复杂地形、植被和恶劣天气对火灾探测精度的影响。
监测范围大, 适用于各种开放空间和大型仓库。
(二) 森林火险的检测目前, 许多森林地区仍然依靠护林员进行人工保护, 但事实上森林火灾的作用很小, 很难及时发现森林火灾, 即使发现, 也很难立即控制。
传统的方法包括航空摄影测量。
然而, 由于大量易燃的森林, 容易产生大量的烟雾, 飞机不仅不安全在烟雾中, 能见度低, 观察的质量也不令人满意。
卫星遥感技术也可用。
但遥感仅适用于大型火灾, 而且反应缓慢, 直到为时已晚才发现【2】。
研究发现, 国内外大多数森林火灾图像都是基于灰色地图, 其缺点是单一判断和高错误率, 而系统的鲁棒性较弱。
根据这种情况, 系统可以通过对各种特征的综合评价来准确判断火灾的发生。
(三) 综述分析了基于火焰图像滤波、前景提取和均衡化的各种颜色模型, 可以对火灾图像进行提取, 然后进行森林火灾预测和及时处理。
二、火灾图像的预处理(一) 颜色模型1、HSI模型HSI模型基于两个重要事实:I组件与图像的颜色信息没有任何关系;H和S的成分与人们感知颜色的方式密切相关。
森林火灾点火源检测技术研究
森林火灾点火源检测技术研究近年来，全球范围内林火的发生频率呈现上升趋势，给人们的生命财产安全和自然环境保护带来了极大的威胁。
特别是在燃烧季节，人们需要加倍警惕，密切监控和预警火情，及时进行预防和应急处理，以避免和减少火灾的发生和扩散。
在这个过程中，保障森林火灾点火源检测的准确、高效和自动化，是监测和预警的重点和难点之一。
本文将对森林火灾点火源检测技术进行研究和探讨。
1. 森林火灾点火源检测的重要性森林火灾点火源检测是指对森林及周边地区进行点火源实时监测、预警和识别，以保证火灾发生前的快速响应和处理。
点火源是火灾发生的根本原因，一旦点火源被识别和排除，火灾就得以有效控制和防止。
因此，森林火灾点火源检测技术是预防和消除火灾、减少火灾损失的重要手段和技术保障。
2. 森林火灾点火源检测技术的现状和挑战当前，森林火灾点火源检测技术主要采用人工巡护、天气遥感和多源数据融合等方法。
但是，这些方法存在着许多不足和挑战：2.1 人工巡护存在时间延迟、盲区和耗时耗力等问题，无法保证实时性和准确度。
2.2 天气遥感技术受到季节、天气、地形和云覆盖等因素影响，检测精度和实时性较低。
2.3 多源数据融合技术虽然提高了检测效率和覆盖面，但存在数据质量和可靠性方面的不确定性。
有鉴于此，需要对森林火灾点火源检测技术进行升级和创新，以提高其实时性、准确度和自动化水平。
3. 森林火灾点火源检测技术的研究方向基于现有技术和存在挑战，下面是森林火灾点火源检测技术的研究方向：3.1 基于图像处理技术的点火源检测利用高清晰度图像采集技术，通过数字图像处理算法，实现对大面积区域内点火源的实时检测和识别，以解决人工巡护存在的盲区、时间延迟和耗时耗力问题。
同时，利用计算机视觉和机器学习算法，提高点火源检测效率和精度。
3.2 基于火灾预警技术的点火源监测通过对当地天气、气温、湿度、风力等气象因素的全面分析和模拟，结合先进的机器学习算法，实现对火灾点火源的预警和识别。
森林火灾的监测与预警系统研究
森林火灾的监测与预警系统研究论文标题：森林火灾的监测与预警系统研究摘要：本论文旨在研究森林火灾的监测与预警系统，系统地探讨了研究问题的背景、研究方案方法、数据分析和结果呈现以及结论与讨论。
通过分析现有森林火灾监测技术和方法的不足，我们提出了基于人工智能和地理信息系统的创新监测与预警系统，能够准确、实时地检测和预测森林火灾，为决策者提供科学依据，以降低森林火灾的发生和破坏。
关键词：森林火灾、监测与预警系统、人工智能、地理信息系统、数据分析1. 引言1.1 研究背景森林火灾是全球范围内的重要环境问题之一，其对自然生态系统以及人类社会造成了严重的损害。
传统的森林火灾监测方法主要依靠人工巡逻和航空遥感，存在监测范围有限、非实时性以及数据分析效率低等问题。
因此，我们需要建立一种基于新技术和方法的森林火灾监测与预警系统，以提高监测效率、预测准确性和决策支持能力。
1.2 研究目标与意义本研究的目标是开发一种利用人工智能和地理信息系统的森林火灾监测与预警系统，可以实时准确地监测和预测森林火灾的发生，并根据火势情况提供相应的预警信息。
该系统将为决策者提供科学依据，促进森林火灾防控工作的科学化、信息化和智能化。
2. 研究方案方法2.1 数据采集方法通过无人机、遥感卫星等技术手段获取高分辨率的影像数据，结合气象观测数据、森林资源数据等，构建全面、多维度的数据集，为后续的火灾监测和预测提供基础数据支持。
2.2 火灾监测方法基于卷积神经网络和深度学习技术，分析火灾烟雾、热点等特征，实现对森林火灾的实时监测。
通过对监测数据的实时分析和处理，系统能够准确地识别火灾的位置和规模。
2.3 火灾预测方法建立火险预警模型，利用历史森林火灾数据、气象数据以及地理信息数据，通过机器学习和数据挖掘方法，对森林火灾的发生概率进行预测。
同时，考虑到火灾发展的动态性，在预测过程中引入实时监测数据进行修正和更新。
3. 数据分析和结果呈现通过对多组实验数据的分析和比对，验证了所提出的森林火灾监测与预警系统的可行性和准确性。
基于图像处理的森林火灾检测文献综述
本科毕业论文（设计)文献综述学生姓名文慧学号091014429班级机械09—4 专业机械设计制造及其自动化指导教师郑嫦娥基于红外图像处理的森林火灾识别方法研究1国内外现状国内外很多公司、科研机构和大学院校都对图像型火灾探测技术进行过大量的研究.Bosque 公司的BSDS 系统采用红外和普通摄像机进行双波段监控,在准确识别森林火灾的同时还可以区别其它现象的干扰，误报率较低。
在大空间火灾监控方面有ISLI 公司和Magnox Electric 公司联合开发的用于电站火灾监控的VSD－8 系统。
该系统以视频运动检测软件为主体，使用各种滤波器技术，并与人工智能相结合，进行电站内的火灾监控。
国内相关单位对于图像型火灾探测技术也进行了深入的研究.其中，中国科技大学的火灾科学国家重点实验室的研究处于国际领先的地位。
依托火灾科学重点实验室的科大立安公司已经研制出双波段火灾探测器LIAN-DC，并通过相关反面的验收，投入实际应用。
同时,上海交通大学，西安交通大学都曾在火灾探测方面进行过积极的研究，并在工程实践中提出过一些算法，其探测手段主要集中在使用红外型摄像机,探测系统的抗干扰性还有待提高。
迄今为止，国内外图像型火灾探测系统还存在误报率高,自动灭火算法误差大等问题.还有待提出更多更好的探测算法以及算法的实现方法。
2常用的探测系统国内外科研机构和各大公司开发的众多火灾探测系统基于各种火灾识别模式，常见的是感烟探测系统、感温探测系统、火焰探测系统、气体探测系统和复合式探测系统等，感烟探测系统占有量最高,约70％～80％。
2。
1感烟探测系统感烟式火灾探测器主要是利用烟雾传感器探测火灾中产生的烟雾气溶胶，如中国科技大学提出高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试系统,该系统利用利用发射红外光,使红外光穿过烟雾，并用CCD接收红外光的方法来检测烟雾浓度.北京林业大学的郭炜强也对基于运动特征的林火烟雾图像检测技术进行研究，感烟是探测系统在国内国外研究较多，研究较为成熟。
基于卫星遥感数据的森林火灾监测研究
基于卫星遥感数据的森林火灾监测研究随着全球气候变化的趋势加速，自然灾害的频率和规模不断扩大。
其中，森林火灾是一种非常严重的自然灾害，它不仅会给生态环境、生物多样性等方面带来严重危害，也会对人民生命财产安全带来极大威胁。
但是，如何及时准确地监测和预测森林火灾成为了一个亟待解决的问题。
卫星遥感数据是森林火灾监测和预测的重要手段之一。
卫星遥感数据可以帮助我们获取大范围的地表观测数据，并且可以实现实时、多时相、高空间分辨率的监测。
卫星遥感数据还可以结合地理信息系统（GIS）和遥感图像处理技术进行空间分析和空间模拟。
因此，卫星遥感数据在森林火灾监测和预测中有着无可替代的作用。
一、卫星遥感数据在森林火灾监测中的应用卫星遥感数据在森林火灾监测中的应用主要有两方面：1、森林火灾热点监测森林火灾的热点监测是指通过卫星观测分析，实时监测火灾热点，为森林火灾的火场处置和紧急救援提供实时监测和情报支持。
热点监测基于卫星遥感数据获取火灾数据，目前主要采用的卫星是美国国家航空航天局（NASA）的“地球观测一号卫星”（EO-1）和国际地球观测卫星（MODIS）等。
这些卫星可以获取火灾的热力学特征，能够实时、准确地监测火灾发展状况，为火场处置和紧急救援提供重要支持。
2、森林火灾烟雾监测森林火灾会产生大量的烟雾，烟雾监测可以通过卫星观测分析获取，为人员安全和日常生活提供支持。
卫星观测森林火灾烟雾可以根据图像处理及地理信息技术，对火灾的烟雾变化进行实时监测和预测。
烟雾监测需要使用较高分辨率的卫星遥感数据，能够建立动态的火灾辐射场模型，实现烟雾上升高度、向外扩张范围、降雨时间等的预测。
二、卫星遥感数据在森林火灾预测中的应用卫星遥感数据在森林火灾预测中也有着非常重要的应用。
1、森林火灾风险评估卫星遥感数据可以获取大面积的地表信息，通过图像处理和GIS分析技术，可以实现火险等级评估和火险区划。
卫星数据可以监测到潜在的火灾发生地，预测火灾在地形、气候、植被等条件的影响下，可能发生的范围和扩散路径，帮助决策者做好相应的火险评估和应对措施。
基于数字图像处理的森林防火识别的研究
基于数字图像处理的森林防火识别的研究【摘要】森林资源是地球上最重要的生态资源之一，森林火灾给森林资源带来了极大的损失。
及时发现森林火灾并预防对保护森林资源具有非常重大的意义。
本文通过使用数字图像处理来快速识别森林火灾发生时所产生出来的火焰和烟雾的图像特征，进而快速地识别出火灾发生的相关信息，降低了森林火灾带来的巨大的损失。
为了提高森林防火识别的准确度，将人工神经网络的方法于森林防火识别中，经过不断的学习，森林防火识别将更加准确和高效。
【关键词】数字图像处理图像分割防火识别火焰特征森林资源是地球上最重要的生态资源之一。
它能够为人类的生活提供各种宝贵的原材料，对于净化空气也起着非常重大的作用。
森林资源的可再生的长期性和不可替代性促使人类要格外重视它的合理利用，这不仅要求有计划的砍伐和种植，更需要注意预防森林火灾[1]。
森林火灾的发生可能是自然灾害引起的，也可能是人为引起的。
森林火灾直接给社会带来巨大的经济损失，危害着生态环境。
那么，为了减少森林火灾给人类带来的损失，需要及时发现森林火灾，只有及时发现了森林火灾，人们才能够及时救援。
因此，森林防火识别的研究是具有非常重大的意义。
本文通过使用数字图像处理的方法快速识别森林火灾是否发生，主要判断依据是森林火灾所产生出来的火焰和烟雾的图像特征，并使用神经网络的方法对森林防火识别的算法进行训练学习，进而快速地识别出图像中是否存在森林火灾，降低了森林火灾带来的巨大的损失。
1.森林火灾识别算法的概述传统的森林火灾识别大多数采用基于感温、气体、感光等[2]这些传统的识别方法容易受到空间高度、空气流速、粉尘、温度、湿度等外界因素的干扰，因而影响检测森林火灾的准确度。
基于数字图像处理的森林防火识别最重要的任务就是发现森林火灾中的各种特征如何表现在图像上，并确保这些图像特征能够明显区别于图像中除火灾以外的其他譬如树木等的背景事物[2]对于基于数字图像处理的森林火灾识别算法来说，其核心问题就是要利用森林火灾的图像的典型特征来识别火灾的存在，而处理森林火灾的图像必然要使用数字图像处理技术[3]数字图像处理的常用方法主要有：图像?换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述和图像识别[4]。
基于遥感技术的森林火灾监测与预警设计
基于遥感技术的森林火灾监测与预警设计基于遥感技术的森林火灾监测与预警设计导言：森林火灾是世界各地严重威胁森林生态系统的一种灾害。
由于其迅速的传播速度和破坏性，尤其在干旱和高温条件下，森林火灾对生态系统的影响是灾难性的。
因此，提前监测、预警和迅速反应变得至关重要。
本文将讨论基于遥感技术的森林火灾监测与预警设计。
一、遥感技术在森林火灾监测中的应用遥感技术通过使用航空、卫星和无人机等载具获取森林火灾的图像和数据，为监测森林火灾提供了高分辨率、广域覆盖和实时观测的能力。
1. 热辐射监测热红外遥感可用于检测并监测火灾的热辐射。
热红外传感器能够探测到火源和火灾的热能释放，从而帮助监测人员确定火灾的位置和范围。
2. 光谱监测光谱遥感利用植被反射光谱特性来监测森林植被的健康状况。
当森林发生火灾时，植被的光谱特征会发生变化，帮助监测人员及时发现火灾。
3. 高分辨率监测高分辨率遥感图像能够提供火灾现场的详细信息，包括火点位置、火势大小和火灾扩展方向等。
这些信息对于预测火灾的发展和采取相应的灭火措施非常重要。
二、森林火灾监测与预警系统设计1. 火灾监测技术集成将热红外遥感、光谱遥感和高分辨率遥感技术集成到火灾监测系统中，能够提供全面的火灾监测信息。
利用这些技术获取的数据，可以帮助监测人员准确地定位火源、监测火势发展和预测火灾的扩展趋势。
2. 实时数据传输与处理实时数据传输和处理是一个高效的火灾监测与预警系统的关键要素。
火灾监测系统应该能够将接收到的遥感数据和监测结果实时传输给相关部门，并进行快速的数据处理和分析，以便及时制定应对措施。
3. 预警与响应机制基于遥感技术的火灾监测与预警系统应该具备快速、自动地监测火灾，并根据监测结果，向相关部门发送预警信息。
同时，系统还应该根据火灾的扩展速度和方向，为救援力量的部署提供合理的指导。
三、基于遥感技术的森林火灾监测与预警系统的优势1. 实时监测基于遥感技术的森林火灾监测与预警系统能够提供实时的监测结果，帮助相关部门及时发现火灾并采取应对措施。
基于图像处理的火焰识别系统
余志雄
一、课题研究的目的、意义
在现代消防中，有许多火灾是因为预报和 发现不够及时而造成的重大损失，尤其是 在人口少量的地方发生的火灾，如森林火 灾等，往往等发现时火势已经蔓延，难以 控制，从而带来巨大的经济损失和环境破 坏。
一、课题研究的目的、意义
在上述背景下，我们提出了基于图像处理的火 焰检测系统，它主要有以下几个特点。
自动智能 解放人力 成本低廉
二、拟采取的技术路线
1.图像减法运算 2. Rgb色彩分析 3. 频域能量检测
二、拟采取的技术路线
图像减法运算
-
=/(R+G+B) 0.3626 0.3172
=
0.6222
二、拟采取的技术路线
频域能量检测
二、拟采取的技术路线
频域能量检测
总结： 基于图像处理的火焰识别系统主要通过对摄 相监测设备获得到图片序列进行分析处理，从而 判断该地区是否有火灾发生，具有重要的意义。 具体应用中还会用到多种图像处理技术，制作完 成后能够得到实际应用。
火灾自动报警系统毕业设计论文
火灾自动报警系统毕业设计论文标题：基于火灾图像识别的自动报警系统设计与实现摘要：随着科技的不断发展，火灾的防范和报警系统的自动化已成为一个重要的研究方向。
本文提出了一种基于火灾图像识别的自动报警系统设计，并采用深度学习模型进行火灾图像的识别，以实现火灾的自动警报。
该系统通过对火灾图像进行实时监测和分析，能够快速准确地识别火灾，并及时向相关部门发送报警信息，提高了火灾防范和扑救的效率，减少了人力和物力的浪费。
实验证明，该系统具有较高的识别准确率和实时性，具有重要的应用价值和推广前景。
关键词：火灾报警系统、火灾图像识别、深度学习一、引言近年来，火灾事故频繁发生，给人们的生命财产安全带来了严重威胁。
传统的火灾报警系统需要依靠人工巡逻来发现火灾迹象，不仅效率低下而且容易出现盲点，无法实现24小时实时监控。
因此，设计一种能够快速准确地识别火灾并进行报警的自动化系统非常必要。
二、设计思路本文设计的自动报警系统主要基于火灾图像的识别。
系统的主要流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、模型训练和火灾识别等环节。
首先，使用高清摄像头采集火灾现场图像；然后，对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作；接着，利用深度学习模型进行特征提取，将图像转化为一组有意义的特征向量；最后，通过对模型进行训练，实现火灾图像的准确识别，并及时向相关部门发送报警信息。
三、深度学习模型的选择本文选择了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习模型。
CNN具有良好的图像处理能力和学习能力，适用于图像识别。
在本系统中，选择一种主流的CNN模型（例如ResNet、Inception等）作为基础模型，并通过调整网络结构和参数进行优化，提高火灾图像的识别准确率。
四、实验结果与讨论本文在实验中采用了大量的火灾图像数据进行训练和测试，评估了系统的性能表现。
实验结果表明，本系统在火灾图像的识别准确率和实时性方面都达到了很高的水平。
红外热成像技术的森林防火监控系统设计探讨
红外热成像技术的森林防火监控系统设计探讨一、红外热成像技术的原理红外热成像技术是通过检测目标发出的红外辐射来确定目标的温度、形状和运动状态的一种技术。
红外辐射是指目标在温度超过绝对零度时，会发出的电磁波辐射。
红外热成像技术利用红外辐射的原理，通过红外热像仪将目标发出的红外辐射转换成电信号，然后通过信号处理和图像处理技术，将目标的红外图像显示在监控屏幕上。
红外热成像技术可以不受自然光、雾霾等影响，具有全天候、全天时、全方位的监控能力。
红外热成像技术成为了森林防火监控系统的重要组成部分。
二、森林防火监控系统设计的要求1. 高灵敏度：森林防火监控系统需要具备对于微小的热源也能够进行有效监测的能力，以便及早发现火灾隐患。
2. 高分辨率：森林防火监控系统需要具备对目标进行清晰、准确的成像能力，以便及时发现火灾点并精确定位。
3. 实时监控：森林防火监控系统需要具备实时监控目标的能力，以便及时发现火灾隐患并进行紧急处理。
4. 远程监控：森林防火监控系统需要具备远程监控的能力，以便不受地理位置限制，及时监控森林的火情。
5. 自动报警：森林防火监控系统需要具备自动报警功能，以便在发现火灾隐患时，及时通知相关部门进行处理。
1. 火灾预警：通过红外热成像技术，可以对森林进行全天候、全天时的监控，及时发现火灾隐患，预警系统可以及时启动，通知相关部门进行紧急处理，最大程度减少火灾造成的损失。
2. 火灾定位：通过红外热成像技术，可以对火灾的发生地点进行快速、准确的定位，确定火灾点后，消防部门可以快速赶赴现场进行灭火。
3. 火势监控：通过红外热成像技术，可以对火场进行实时监控，及时调度救援力量，有效控制火势蔓延，最大程度减少火灾带来的影响。
1. 优势：红外热成像技术具有全天候、全天时的监控能力，不受自然光、雾霾等影响，具有高灵敏度、高分辨率、远程监控、自动报警等优势，能够快速、准确地发现和处理火灾隐患。
2. 不足：红外热成像技术的设备和技术成本较高，需要专业人员进行操作和维护，对环境条件要求较高，如大雨、大雾、大风等恶劣天气条件下，红外热成像技术的监控效果会受到一定的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
毕业论文声明本人郑重声明：1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。
除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。
对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。
本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。
3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。
4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。
论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。
学位论文作者（签名）：年月关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。
本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。
同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。
本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。
如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。
本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。
本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。
在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。
论文作者签名：日期：指导教师签名：日期：基于图像处理的森林火灾检测系统的技术研究摘要图像预处理的主要方法有：灰度化、二值化、均值滤波、中值滤波、高斯滤波。
本研究还将各向异性扩散方法应用于医学图像的去噪处理。
采用基于各向异性扩散的偏微分方程，其初始值为输入图像，转化为差分格式迭代求解滤波结果。
以在去除噪声的同时，保持重要的边缘、局部细节。
在此基础上提出八向各向异性扩散和边缘增强各向异性扩散，取得了满意的结果。
K-均值聚类是一个快速的图像分割算法。
大量的实验表明K-均值聚类是一个快速收敛的算法。
经典的C-均值聚类算法是将图像分割成C类的常用方法。
它是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。
但是这种算法存在不足，如聚类数无法自动确定，运算的开销太大。
医学器官虚拟三维重构技术是现代外科计算机化，信息化发展的重要方向，是计算机科学、数学、机械学、外科及生物医学工程学等多学科高技术的结晶。
本文把各种图像预处理运用到三维医学重构上，使重构效果更好。
关键词：森林火灾检测系统；图像处理；图像分割；Color Image Segmentation and Medicinal O rgan’s3D-ReconstructionAbstractIn this paper,firstly introduce image pre-processing,for example,gray-value,two-value,gaussian filters, anisotropic diffusion.To remove the speckle noise in medical images by using anisotropic diffusion method.Based on anisotropic diffusion,a partial differential equation,of which the initial data was the input images,was transformed into differential forms and solved with iterations.Anisotropic diffusion can remove the speckle noise effedtively and has great potential in filtering medical images.It can preserve edges and local detail.K-means is a fast segmentation process. Extensive experiments show it is fast and generic.The classical C-means clustering algorithm is a well-knowm clustering method to partition an image into homogeneous regions.It is a procedure of the label following an un supervised fuzzy clustering that fuzzy c-means(FCM) algorithm is applied for intensity image segmentation,and it suits for the uncertain and ambiguous characteristic in intensity image.However,there are some deficiencies in the algorithm,for example,the number of clustering can not be determined automatically and the operational const,for large data sets ,is too high;Medicinal organ’s dummy 3D-reconstruction is an important direction of the development in modern surgery’s computerization and informationize field. It’s a combination of the latest techniques in computer science , mathematics , mechanics , surgery and biological engineering. In this paper,image pre-processing is appled in Medicinal organ’s dummy 3D-reconstruction,that make the result more better.Keywords:forest fire detection system; image processing; Partial Differential Equation;目录摘要 (2)Abstract (3)目录 (4)第一章课题的来源、目的和意义 ....................................... 错误!未定义书签。
1、1课题的来源.............................................................................................................................................1、2课题的目的及意义..................................................................................................................................1、3基于图像处理的火灾监测技术国内外研究进展第二章基于图像处理的森林火灾监测系统设计............... 错误!未定义书签。
3、1图像的预处理及敏感区域的获取3、1、1滤波..............................................................................................................................................3、1、1、1均值滤波................................................................................................................................3、1、1、2中值滤波................................................................................................................................3、1、1、3高斯滤波................................................................................................................................3、1、2图像分割......................................................................................................................................3、1、2、1基于彩色传递的淹摸分割法................................................................................................3、1、2、2基于YCrCb区域颜色分量加强分割法...............................................................................l空间的颜色迁移分割3、1、2、3基于αβ法.......................................................................................3、2火焰特征定义与提取..................................................................................................................................3、2、1颜色特征.......................................................................................................................................3、2、1、2颜色矩.....................................................................................................................................3、2、2形状特征.........................................................................................................................................第三章火灾检测实验比较第四章模式识别方法一、课题的来源、目的和意义1、课题的来源森林火灾是对社会、环境及经济发展影响范围最广、破坏性最大的灾害之一。