基于多尺度分形的森林火災圖像識別算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、森林火災具有突發(fā)性、災害發(fā)生的隨機性、短時間內(nèi)造成損失的巨大性等特點。如何對森林火災的發(fā)生和蔓延進行預測預報，已成為一個迫切需要解決的問題。
　　 本文采用多重分形參數(shù)描述煙霧和火焰。首先，利用煙霧、森林和云霧的多重分形譜的不同，將圖像中符合條件的特征點提取出來。然后，根據(jù)所提取出的像素點的分布特點識別出煙霧，從而實現(xiàn)煙霧和火焰與其復雜背景的準確分割。在Matlab仿真實驗中，利用多重分形譜成功的將森林火災引起的煙霧從整幅圖像中

2、識別出來，取得了較好的識別效果。
　　 本文將Contourlet變換引入森林火災圖像識別中，研究出一種多重分形和Contourlet變換相結合的森林火災圖像分割新算法。首先對圖像進行Contourlet多層分解，得到一系列多尺度、局部化、多方向的子帶圖像。然后對低頻子帶進行多重分形特性分析，再將多重分形譜作為特征參量進行像素篩選，篩選出標志不同景物的像素點。最后，根據(jù)這些像素點的不同分布進行圖像分割，從而實現(xiàn)煙霧的分割。實驗結

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