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基于Contourlet与分形的森林火灾图像分割的开题

报告

一、研究背景

森林火灾是一种破坏性巨大的自然灾害，它不仅会造成环境污染和

破坏，而且会危害人们的生命财产安全。因此，对森林火灾进行及时准

确的检测和快速响应是非常重要的。森林火灾的检测和识别是基于图像

分割技术进行的。但是，由于森林火灾图像存在噪声、光照不均匀、背

景复杂等问题，造成了森林火灾图像分割的困难。

二、研究目的

本课题旨在通过应用Contourlet和分形技术，提高森林火灾图像分

割的准确性和稳定性，以便更快速、有效地检测火灾。

三、研究方法

本课题主要采用以下步骤进行研究：

1.采集不同环境下的森林火灾图像，对其进行预处理，如去除噪声、

消除光照影响等。

2.将预处理后的图像进行Contourlet变换，产生多尺度和多方向的

小波系数。

3.采用分形技术对Contourlet系数进行分割，得到较为准确的火灾

区域。

4.将分形技术分割得到的结果与传统方法进行比较，验证所提出方

法的有效性和准确性。

四、重要性及创新性

本课题的重要性主要体现在两个方面。一是森林火灾是一种难以掌

控的事故，本方法可以快速、准确地检测火灾，及时采取应急措施，减

少火灾的扩散和损害范围。二是本研究采用的Contourlet与分形技术是

当前研究的热点领域，对于图像分割技术的发展具有重要的创新性和推

动作用。

五、预期成果

通过应用Contourlet与分形技术，本课题预计能够提高森林火灾图

像的分割准确性和稳定性，实现更快速、精准的森林火灾检测和识别。

本课题的成果有望为其它图像分割技术的应用提供启示和参考，具有一

定的推广和应用价值。