| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·环境监测系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·烟尘黑度分析 | 第11-15页 |
| ·黑度分析原理 | 第11-12页 |
| ·运动目标视频分割 | 第12-14页 |
| ·数据（图像）融合 | 第14-15页 |
| ·论文的主要内容与结构安排 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容 | 第15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 烟尘视频的噪声滤波与分割 | 第17-37页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的噪声滤波算法 | 第17-30页 |
| ·算法概述 | 第17页 |
| ·脉冲耦合神经网络（PCNN）原理 | 第17-24页 |
| ·脉冲耦合神经网络的简化模型 | 第24-26页 |
| ·基于PCNN 简化模型的中值滤波器的设计与仿真实验 | 第26-30页 |
| ·高斯混合模型视频分割算法 | 第30-35页 |
| ·算法概述 | 第30页 |
| ·背景混合高斯模型的建模 | 第30-31页 |
| ·基于亮度信息的高斯混合模型分割方法 | 第31-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35页 |
| ·本章小结与算法评价 | 第35-37页 |
| 第三章 烟气浓度数据融合与烟尘图像融合 | 第37-59页 |
| ·烟气浓度数据融合 | 第37-45页 |
| ·数据融合概述 | 第37-38页 |
| ·数据融合的级别 | 第38-39页 |
| ·数据融合算法 | 第39-41页 |
| ·基于均值的烟气浓度递推融合算法 | 第41-45页 |
| ·烟尘图像融合 | 第45-58页 |
| ·图像融合概述 | 第45-46页 |
| ·图像融合的分类 | 第46-47页 |
| ·常用的图像融合算法 | 第47-54页 |
| ·图像融合的性能评价 | 第54页 |
| ·基于邻域平均梯度的小波烟尘图像融合算法 | 第54-58页 |
| ·本章小结与算法评价 | 第58-59页 |
| 第四章 远程融合监测系统软硬件实现 | 第59-83页 |
| ·GSM 无线通信网络 | 第59-64页 |
| ·GSM 网络体系结构 | 第60-61页 |
| ·SMS(短消息)数据通信原理 | 第61-64页 |
| ·数据采集端硬件设计 | 第64-69页 |
| ·有毒气体传感器 | 第64-66页 |
| ·单片机及外围电路 | 第66-67页 |
| ·TC35i 通信模块 | 第67-69页 |
| ·监控中心端管理系统设计 | 第69-81页 |
| ·数据的自动接收与显示 | 第71-77页 |
| ·地图功能的实现 | 第77-79页 |
| ·系统其它功能实现 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83页 |
| ·展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 附录A 数据采集端电路原理图 | 第88-89页 |
| 附录B 地图功能部分代码 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第94-95页 |