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基于融合特征的火焰和烟雾识别方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-10页
   ·前言第7页
   ·火焰和烟雾的识别方法研究背景第7-8页
     ·火焰的识别方法研究背景第7-8页
     ·烟雾的识别方法研究背景第8页
   ·本论文的主要内容和章节安排第8-10页
     ·本论文的主要内容第8页
     ·本论文的章节安排第8-10页
第二章 火焰与烟雾图像的预处理第10-16页
   ·数学形态学基本运算第10-11页
   ·中值滤波第11-12页
   ·高斯滤波第12-13页
   ·灰度变换第13页
   ·Otsu多阈值大津法第13-14页
   ·灰度拉伸和直方图均衡化第14-15页
   ·本章小结第15-16页
第三章 火焰特征的定义、分析和提取第16-36页
   ·火焰的颜色特征第16-21页
     ·RGB颜色模型第16-17页
     ·HSI颜色模型第17-18页
     ·CMYK颜色模型第18页
     ·YCrCb颜色模型第18-20页
     ·改进的YCrCb颜色模型第20-21页
   ·火焰的颜色矩特征第21-24页
   ·火焰的HOG方向梯度直方图特征第24-28页
   ·火焰的形状特征第28页
   ·火焰的运动特征第28-33页
     ·帧间差分法和背景差分法第29-30页
     ·高斯背景模型更新第30-32页
     ·光流法第32-33页
   ·火焰区域的协方差矩阵描述子第33-35页
     ·协方差矩阵描述子的构造第33-34页
     ·基于协方差矩阵描述子的距离度量第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 烟雾特征的定义、分析和提取第36-42页
   ·烟雾的凸形度第36-37页
   ·烟雾的扩散特征第37页
     ·烟雾面积动态变化率第37页
     ·烟雾飘动性第37页
   ·烟雾的运动方向和运动强度第37-40页
     ·配块的寻找第37-38页
     ·基于匹配块的物体运动方向估计第38-39页
     ·物体运动累积量第39-40页
   ·暗通道先验理论第40页
   ·本章小结第40-42页
第五章 火焰和烟雾图像分类方法第42-48页
   ·支持向量机第42-43页
   ·稀疏表达第43-46页
     ·基于LP范数正则化的方法第43-44页
     ·匹配追踪算法第44-45页
     ·正交匹配追踪算法第45-46页
     ·稀疏字典上的稀疏分解第46页
   ·冗余字典优化第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 火焰与烟雾的实验结果分析第48-53页
   ·火焰与烟雾分类实验准备第48-49页
   ·火焰与烟雾分类识别的实验步骤与结果分析第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第七章 总结与展望第53-55页
   ·总结第53页
   ·展望第53-55页
参考文献第55-60页
附录A 高斯滤波的主程序第60-61页
附录B 多阈值Otsu大津法的主程序第61-63页
个人简历 在读期间发表的学术论文第63-64页
致谢第64页

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