基于分形的图像烟雾检测方法的任务书任务概述：随着城市化进程不断加快，空气质量日益成为重要的社会问题。其中，烟雾污染是常见的污染形式之一，如何及早发现并处理烟雾污染成为了亟待解决的问题。近年来，基于图像处理技术的烟雾检测方法逐渐成为前沿研究领域。本项目旨在设计一种基于分形的图像烟雾检测方法，通过提取烟雾的特定分形特征，实现对烟雾区域的有效检测，开展以下工作：1.在已有数据集上研究烟雾特征的分形特征分析，通过不同的分析方法筛选出对于烟雾检测有效的特征。2.设计有效的图像分割算法，将图像分割成烟雾区域和非烟雾区域。3.探究有效的图像纹理特征提取方法，提取烟雾区域的局部分形特征。4.基于机器学习算法，建立烟雾检测模型，并与其它烟雾检测方法进行性能比较和分析。5.对模型进行优化改进，提高烟雾检测精度和鲁棒性。任务细节：1.研究烟雾的分形特征：对已有数据集中的烟雾图像进行处理，得到烟雾分形图像，并针对分形维数、分形尺度谱等特征进行分析。2.图像分割算法：设计有效的图像分割算法，将图像分割成烟雾区域和非烟雾区域。可使用基于像素点的方法，例如基于K-means、基于三维（色彩空间与灰度空间）等。3.局部分形特征提取：提取烟雾区域的局部分形特征，探究有效的特征提取方法，如局部分形维数、高斯分形维数等方法。4.建立烟雾检测模型：通过机器学习算法建立烟雾检测模型，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。5.评估模型性能，分析方法效果：通过实验对模型性能进行分析与评估、与其他方法进行比较分析，考虑精度、速度、鲁棒性等方面的表现。6.优化改进：对模型进行优化改进，提高烟雾检测精度和鲁棒性，包括数据增强、新特征增加、算法优化等。参考文献：1.JiangY,ChenL.SmokeDetectionBasedontheAnalysisofFractalFeatures[J].InternationalConferenceonMeasuringTechnologyandMechatronicsAutomation,2016.2.WangM,GaoY,CuiH.SmokeDetectionBasedonWavelet-LocalBinaryPatternandExtremeLearningMachine[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2017.3.LiuQ,YuY,ZhangJ.Smokedetectionbasedonmulti-fractalanalysisanddeeplearning[C].InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics,2018.