基于特征包的火焰检测技术的研究及实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·传统的火灾探测技术 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的章节安排 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基于计算机视觉的火焰检测技术的理论基础 | 第16-28页 |
| ·图像处理和分析技术概述 | 第16-17页 |
| ·图像色彩空间基本理论 | 第17-21页 |
| ·RGB 色彩模型 | 第17-19页 |
| ·HSI 色彩模型 | 第19-20页 |
| ·YCbCr 色彩模型 | 第20页 |
| ·RGB 模型与 YCbCr 模型的转换 | 第20-21页 |
| ·从 RGB 模型到 HSI 模型的转换 | 第21页 |
| ·火焰的视觉特征 | 第21-23页 |
| ·静态特征 | 第21-22页 |
| ·动态特征 | 第22-23页 |
| ·模式识别技术 | 第23-27页 |
| ·模式识别的基本理论 | 第24页 |
| ·最近邻模式分类 | 第24-25页 |
| ·模糊模式识别方法 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征包的图像分类和检测技术 | 第28-39页 |
| ·Bag of Features 算法简介 | 第28-29页 |
| ·图像特征提取 | 第29-35页 |
| ·颜色特征描述 | 第30-31页 |
| ·基于共生矩阵的纹理分析法 | 第31-33页 |
| ·形状特征描述 | 第33-34页 |
| ·SIFT 局部特征描述算法 | 第34-35页 |
| ·模糊 c 均值聚类算法介绍 | 第35-37页 |
| ·特征包模型构造过程 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于特征包的火焰检测技术的实现 | 第39-53页 |
| ·码书生成 | 第39-40页 |
| ·色彩空间特征提取 | 第39页 |
| ·生成视觉码书 | 第39-40页 |
| ·训练分类识别模型 | 第40页 |
| ·决策分类 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·论文工作总结 | 第53页 |
| ·下一步工作展望 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 A 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
