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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

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