基于特征优化的视频火焰检测算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 传统型火灾探测器 | 第8-9页 |
| 1.1.2 图像型火灾探测器 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第12页 |
| 1.4 主要创新点 | 第12-14页 |
| 1.5 章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 火焰检测相关数字图像处理技术 | 第15-20页 |
| 2.1 数字图像的颜色模型 | 第15页 |
| 2.2 彩色图像灰度化 | 第15页 |
| 2.3 图像形态学处理 | 第15-16页 |
| 2.4 图像分割 | 第16页 |
| 2.5 图像质量评价 | 第16-19页 |
| 2.5.1 无参考图像清晰度评价 | 第17-19页 |
| 2.5.2 无参考图像色偏评价 | 第19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 系统整体设计 | 第20-21页 |
| 第4章 疑似火焰区域分割 | 第21-31页 |
| 4.1 基于亮度的分割 | 第21-23页 |
| 4.2 基于颜色的分割 | 第23-25页 |
| 4.3 基于边缘的分割 | 第25-26页 |
| 4.4 基于运动的分割 | 第26-28页 |
| 4.5 疑似火焰区域分割方法对比 | 第28页 |
| 4.6 图像形态学处理 | 第28-30页 |
| 4.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 火焰特征提取 | 第31-40页 |
| 5.1 静态特征 | 第31-36页 |
| 5.1.1 红色特征 | 第31-32页 |
| 5.1.2 红色比例特征 | 第32-33页 |
| 5.1.3 圆形度特征 | 第33页 |
| 5.1.4 矩形度特征 | 第33-34页 |
| 5.1.5 边界粗糙度 | 第34-35页 |
| 5.1.6 质心高度比系数 | 第35-36页 |
| 5.2 动态特征 | 第36-39页 |
| 5.2.1 面积变化率 | 第36-37页 |
| 5.2.2 高度变化率 | 第37-38页 |
| 5.2.3 边缘抖动 | 第38-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第6章 基于图像质量的特征动态选择与火焰判别 | 第40-70页 |
| 6.1 图像清晰度评价 | 第40-46页 |
| 6.1.1 改进的图像清晰度评价方法 | 第40-43页 |
| 6.1.2 实验及结果分析 | 第43-46页 |
| 6.2 基于HSV颜色直方图的图像色偏评价 | 第46-54页 |
| 6.2.1 算法的提出 | 第47-49页 |
| 6.2.2 算法具体步骤 | 第49-51页 |
| 6.2.3 实验及结果分析 | 第51-54页 |
| 6.3 火焰特征动态选择及判别 | 第54-69页 |
| 6.3.1 基于视频质量的火焰特征动态选择 | 第55-67页 |
| 6.3.2 基于视频质量的特征加权火焰判别 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第7章 系统性能测试 | 第70-81页 |
| 7.1 测试数据来源 | 第70页 |
| 7.2 测试指标 | 第70-71页 |
| 7.3 测试结果与分析 | 第71-81页 |
| 第8章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 8.1 总结 | 第81页 |
| 8.2 展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
