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

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’s

3D-Reconstruction

Abstract

In 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;