基于视频的烟雾检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 传统火灾检测方法 | 第10-11页 |
| 1.3 火灾视频烟雾检测发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容和文章安排 | 第13-15页 |
| 第2章 实验平台介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 实验平台 | 第15-18页 |
| 2.2.1 硬件平台 | 第15-18页 |
| 2.2.2 软件平台 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 大气散射对图像成像的影响 | 第20-25页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 大气传输函数 | 第21-24页 |
| 3.2.1 场景衰减模型 | 第21-22页 |
| 3.2.2 大气光成像模型 | 第22页 |
| 3.2.3 模型整合 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 黑体理论和暗原色先验 | 第25-29页 |
| 4.1 引言 | 第25页 |
| 4.2 黑体理论 | 第25-26页 |
| 4.3 暗原色先验 | 第26-28页 |
| 4.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第5章 烟雾检测算法 | 第29-49页 |
| 5.1 引言 | 第29-31页 |
| 5.2 图像增强 | 第31-34页 |
| 5.3 图像匹配 | 第34-37页 |
| 5.3.1 图像匹配技术 | 第34-35页 |
| 5.3.2 方法选择和实验结果 | 第35-37页 |
| 5.4 区域生长 | 第37-40页 |
| 5.4.1 区域生长算法介绍 | 第37-38页 |
| 5.4.2 方法选择和实验结果 | 第38-40页 |
| 5.5 运动区域提取 | 第40-42页 |
| 5.5.1 运动区域提取的基本方法 | 第40页 |
| 5.5.2 基于背景减除法的运动区域提取 | 第40-42页 |
| 5.6 边缘点模糊聚类 | 第42-48页 |
| 5.6.1 边缘点统计 | 第42-45页 |
| 5.6.2 模糊聚类 | 第45-48页 |
| 5.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 综合实验结果分析 | 第49-53页 |
| 6.1 漏报率和误报率 | 第49-52页 |
| 6.2 算法时间复杂度 | 第52页 |
| 6.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第7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55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
