基于多特征的火焰图像探测研究及实现
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-11页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
·研究背景 | 第11页 |
·传统的火灾探测技术 | 第11-13页 |
·可视火灾探测技术的研究现状 | 第13-15页 |
·火焰的视觉特征 | 第14页 |
·火焰的视频探测技术研究现状 | 第14-15页 |
·研究目标及研究内容 | 第15-16页 |
·研究目标 | 第15页 |
·研究内容 | 第15-16页 |
·本文结构安排 | 第16-18页 |
参考文献 | 第18-23页 |
第二章 图像采集与图像预处理技术 | 第23-35页 |
·视频采集系统的选择 | 第23-24页 |
·基于MATLAB的图像获取 | 第24-26页 |
·Matlab简介 | 第24页 |
·视频图像的捕获 | 第24-26页 |
·图像预处理 | 第26-31页 |
·图像增强技术 | 第26-29页 |
·数学形态学图像预处理 | 第29-31页 |
·本章小结 | 第31-33页 |
参考文献 | 第33-35页 |
第三章 基于DCGMMSRG的火焰颜色模型 | 第35-53页 |
·颜色空间 | 第35-38页 |
·RGB颜色空间 | 第35-36页 |
·HSI颜色空间 | 第36-38页 |
·火焰颜色的精确提取 | 第38-41页 |
·传统的区域生长技术 | 第38-39页 |
·动态高斯多种子区域生长(DCGMMSRG) | 第39-41页 |
·试验及结果 | 第41-45页 |
·试验设计 | 第41-42页 |
·DCGMMSRG与其它分割方法的比较 | 第42-44页 |
·DCGMMSRG的另外一个优势 | 第44-45页 |
·颜色模型 | 第45-48页 |
·庚烷和乙醇颜色模型 | 第45-47页 |
·通用的颜色模型 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
第四章 基于GICA的火焰视频运动目标检测与跟踪 | 第53-79页 |
·常用的运动检测方法 | 第53-56页 |
·差分法 | 第53-54页 |
·光流法 | 第54-55页 |
·高斯模型背景建模法 | 第55-56页 |
·基于GICA的运动检测 | 第56-67页 |
·ICA基本理论 | 第56-58页 |
·FastlCA算法 | 第58-59页 |
·GICA算法 | 第59-61页 |
·GICA算法与FastlCA的对比 | 第61-65页 |
·快速的GICA算法 | 第65-67页 |
·累积GICA运动目标检测 | 第67-70页 |
·目标跟踪 | 第70-74页 |
·多目标跟踪的数据结构 | 第71页 |
·多目标跟踪的实现 | 第71-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
第五章 火焰视频特征识别 | 第79-103页 |
·基于视频火灾探测方法中常用到的特征 | 第79-80页 |
·火灾图像特征的提取 | 第80-82页 |
·亮度、红色分量的统计特征提取 | 第80页 |
·面积的特征提取 | 第80-81页 |
·边界粗糙度 | 第81页 |
·圆形度 | 第81-82页 |
·火焰的纹理表达 | 第82-90页 |
·统计地形特征纹理描述 | 第82-85页 |
·改进的统计地形特征纹理 | 第85-87页 |
·纹理特征曲线 | 第87-90页 |
·火焰的识别 | 第90-100页 |
·BP网络结构和算法 | 第90-91页 |
·构建BP神经网络 | 第91-96页 |
·神经网络的性能测试 | 第96-100页 |
·本章小结 | 第100-101页 |
参考文献 | 第101-103页 |
第六章 火焰脉动频率 | 第103-113页 |
·火焰脉动频率的研究方法 | 第103-104页 |
·试验设计 | 第104页 |
·火焰的平均高度及频率 | 第104-105页 |
·实验结果 | 第105-110页 |
·视频火焰脉动频率结果 | 第106-107页 |
·火焰声音探测结果 | 第107-109页 |
·火焰视频频率和声音频率讨论 | 第109-110页 |
·本章小结 | 第110-111页 |
参考文献 | 第111-113页 |
第七章 火灾探测系统的提出与实现 | 第113-125页 |
·火灾探测系统的构架 | 第113页 |
·软件系统 | 第113-116页 |
·性能测试 | 第116-123页 |
·响应时间测试 | 第116-117页 |
·探测率测试 | 第117-120页 |
·实时实验测试 | 第120-123页 |
·本章小节 | 第123-124页 |
参考文献 | 第124-125页 |
第八章 结论与展望 | 第125-129页 |
·工作总结 | 第125-126页 |
·工作展望 | 第126-129页 |
致谢 | 第129-130页 |
攻读博士期间发表的学术论文与参加的课题 | 第130-131页 |