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基于图像分析的火灾烟雾检测方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 常用火灾烟雾检测方法第11-14页
        1.2.1 基于烟雾探测传感器的火灾预警第11-13页
        1.2.2 基于视频的火灾探测技术第13-14页
    1.3 视频烟雾探测技术的研究现状第14-16页
    1.4 论文的主要工作和结构安排第16-18页
        1.4.1 主要研究内容第16-17页
        1.4.2 论文的结构安排第17-18页
第2章 常用烟雾图像获取系统的介绍第18-27页
    2.1 引言第18页
    2.2 通用图像获取系统第18-23页
        2.2.1 CCD摄像机第19-20页
        2.2.2 图像采集卡第20-21页
        2.2.3 数字图像存储系统第21-22页
        2.2.4 图像采集结果第22-23页
    2.3 全景图像获取系统第23-26页
        2.3.1 复眼全景系统第23-25页
        2.3.2 鱼眼全景系统第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 烟雾图像预处理第27-40页
    3.1 引言第27页
    3.2 图像去噪第27-29页
        3.2.1 均值滤波第27-28页
        3.2.2 中值滤波第28-29页
        3.2.3 频域低通滤波第29页
    3.3 图像增强第29-31页
        3.3.1 空域增强第30页
        3.3.2 频域滤波增强第30-31页
    3.4 图像校正第31-34页
        3.4.1 空间变换第31-33页
        3.4.2 灰度插值第33-34页
    3.5 图像锐化第34-35页
    3.6 烟雾图像预处理效果第35-39页
    3.7 本章小结第39-40页
第4章 烟雾候选区域提取方法研究第40-59页
    4.1 引言第40页
    4.2 暗通道优先烟雾检测算法第40-46页
        4.2.1 暗通道优先原理第40-41页
        4.2.2 暗通道优先去雾过程第41-42页
        4.2.3 烟雾候选区域提取第42页
        4.2.4 实验结果及分析第42-46页
    4.3 基于颜色特征的烟雾检测算法第46-49页
        4.3.1 烟雾颜色特征第46页
        4.3.2 RGB-YUV转换第46页
        4.3.3 烟雾候选区域提取第46-47页
        4.3.4 实验结果及分析第47-49页
    4.4 基于凸分组技术的烟雾检测算法第49-57页
        4.4.1 凸分组目标检测原理第49-51页
        4.4.2 最优化凸分组检测烟雾候选区域步骤第51-53页
        4.4.3 实验结果及分析第53-57页
    4.5 分析对比三种方法检测到的烟雾候选区域第57-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第5章 烟雾区域最优化判定第59-66页
    5.1 引言第59页
    5.2 局部二值模式第59-62页
        5.2.1 LBP特征的描述第59-60页
        5.2.2 LBP的灰度不变性第60页
        5.2.3 LBP圆形局部二值模式第60-61页
        5.2.4 LBP的旋转不变性第61-62页
    5.3 LBP特征用于检测烟雾候选区域的原理第62页
    5.4 实验结果及分析第62-65页
    5.5 本章小结第65-66页
结语第66-68页
    总结第66-67页
    展望第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间主要研究成果第72-73页
致谢第73页

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