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无人机林火监测系统中的稳像与识别设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 电子稳像国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 图像火灾检测国内外研究现状第14-15页
    1.3 系统需求分析与方法分析第15-17页
        1.3.1 系统需求分析第15-16页
        1.3.2 电子稳像的方法分析第16页
        1.3.3 火灾识别的方法分析第16-17页
    1.4 论文主要内容第17-18页
    1.5 课题来源第18-19页
第二章 监控视频图像的电子稳像第19-41页
    2.1 机载图像抖动第19-21页
        2.1.1 机载摄像系统运动模型第19-20页
        2.1.2 图像运动模型第20-21页
    2.2 电子稳像技术第21-23页
        2.2.1 电子稳像原理第21-22页
        2.2.2 电子稳像实现的过程第22-23页
    2.3 光流法第23-27页
        2.3.1 Lucas-Kanade光流法原理第23-26页
        2.3.2 光流法实现第26-27页
    2.4 全局估计第27-31页
        2.4.1 最小二乘法估计原理第28页
        2.4.2 基于最小二乘法的全局估计第28-30页
        2.4.3 结果分析第30-31页
    2.5 运动滤波第31-34页
        2.5.1 均值滤波第31-32页
        2.5.2 Kalman滤波第32-34页
    2.6 图像补偿第34-36页
    2.7 实验结果与分析第36-39页
        2.7.1 电子稳像的评价方法第36-37页
        2.7.2 基于光流法的电子稳像的评价第37-39页
    2.8 本章小节第39-41页
第三章 森林火灾红外图像的检测第41-63页
    3.1 森林火灾的红外图像第41-43页
        3.1.1 红外图像成像原理第41-42页
        3.1.2 森林火灾的红外图像第42-43页
    3.2 火焰红外图像特征第43-45页
        3.2.1 温度特性第43页
        3.2.2 形状特征第43页
        3.2.3 面积变化特性第43-44页
        3.2.4 分层纹理特性第44页
        3.2.5 边缘抖动特性第44页
        3.2.6 闪烁特性第44-45页
    3.3 火焰红外图像特征提取第45-54页
        3.3.1 火焰的分割第45-46页
        3.3.2 圆形度的提取第46-49页
        3.3.3 面积变化第49-50页
        3.3.4 纹理特征的提取第50-54页
    3.4 火灾检测识别第54-60页
        3.4.1 支持向量机理论第54-58页
        3.4.2 样本训练第58-60页
    3.5 基于支持向量机的火灾识别算法设计第60-62页
        3.5.1 算法设计第60-61页
        3.5.2 识别算法测试第61-62页
    3.6 本章小结第62-63页
第四章 系统设计与实现第63-71页
    4.1 硬件系统第63-67页
        4.1.1 机载摄像系统第63-65页
        4.1.2 机载嵌入式系统第65页
        4.1.3 视频传输与通信系统第65-66页
        4.1.4 硬件系统搭建第66-67页
    4.2 机载图像算法实现第67-68页
    4.3 地面控制站的设计与实现第68-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第五章 实验结果与分析第71-81页
    5.1 联机调试第71-74页
        5.1.1 双目摄像头的校准第71-72页
        5.1.2 转台上的电子稳像第72-73页
        5.1.3 红外图像的火灾识别第73-74页
    5.2 实际飞行结果第74-78页
        5.2.1 电子稳像第74-76页
        5.2.2 火灾识别第76-78页
    5.3 总结与展望第78-81页
参考文献第81-86页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第86-87页
致谢第87-88页
附件第88页

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