| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究意义及背景 | 第11-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·基于图像处理的烟雾检测技术概述 | 第12-17页 |
| ·烟雾视觉特征分析 | 第12-13页 |
| ·烟雾静态特征分析 | 第12-13页 |
| ·烟雾动态特征分析 | 第13页 |
| ·烟雾检测难点分析 | 第13-14页 |
| ·基于图像处理的烟雾检测技术现状 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作、创新点及论文组织 | 第17-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| ·本文的创新点 | 第19页 |
| ·本文的内容组织 | 第19-21页 |
| 第2章 视觉选择注意机制 | 第21-32页 |
| ·视觉注意机制的生理基础 | 第21-25页 |
| ·人类视觉感知系统 | 第21-23页 |
| ·视网膜 | 第22-23页 |
| ·感受野 | 第23页 |
| ·视觉感知信息处理 | 第23-25页 |
| ·人类视觉信息传输通路 | 第23-24页 |
| ·视觉感知信息处理 | 第24-25页 |
| ·视觉注意及研究现状 | 第25-26页 |
| ·视觉注意计算模型 | 第26-30页 |
| ·自下而上Itti视觉注意模型 | 第27-30页 |
| ·高斯金字塔结构 | 第27-28页 |
| ·初级视觉特征提取 | 第28-29页 |
| ·特征图融合 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于改进自下而上视觉注意模型的烟雾显著性检测 | 第32-41页 |
| ·烟雾初级视觉特征提取 | 第33-38页 |
| ·烟雾运动显著性检测 | 第33-36页 |
| ·传统运动检测方法 | 第33-34页 |
| ·改进的烟雾运动显著性检测 | 第34-35页 |
| ·基于卡尔曼滤波(KF)的背景生成模型 | 第35页 |
| ·运动显著性检测效果分析 | 第35-36页 |
| ·亮度显著性检测 | 第36-37页 |
| ·颜色显著性检测 | 第37-38页 |
| ·传统烟雾颜色模型 | 第37页 |
| ·改进的颜色显著性检测模型 | 第37-38页 |
| ·运动优先的时空显著性图融合 | 第38-39页 |
| ·显著性区域提取 | 第39页 |
| ·显著性图融合策略试验分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于自上而下视觉注意的烟雾显著性调节 | 第41-49页 |
| ·面向任务自上而下注意信息控制机理 | 第41-42页 |
| ·基于相似性度量的自上而下显著性图生成 | 第42-47页 |
| ·基于烟雾样本特征向量提取及分析 | 第43-46页 |
| ·轮廓不规则性度量 | 第43-45页 |
| ·区域灰色度 | 第45-46页 |
| ·区域饱和度 | 第46页 |
| ·基于相似性度量的自上而下显著性图生成 | 第46-47页 |
| ·烟雾自顶向下显著性控制试验分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于时空特征的烟雾识别---贝叶斯网络分类器 | 第49-55页 |
| ·基于小波的烟雾感兴趣区域动态特征检测 | 第49-51页 |
| ·烟雾的模糊性---小波高频能动态判定准则 | 第49-51页 |
| ·基于贝叶斯网络的综合判定结果及分析 | 第51-54页 |
| ·贝叶斯分类器概述 | 第51页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型及原理 | 第51-52页 |
| ·基于贝叶斯网络分类器的烟雾识别 | 第52-54页 |
| ·基于贝叶斯网络的烟雾分类器模型 | 第52-53页 |
| ·基于贝叶斯网络实现烟雾识别 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 基于视觉注意机制的烟雾检测试验结果分析与展望 | 第55-65页 |
| ·基于“林区火焰/烟雾智能无线监测系统”的视频采集 | 第55-57页 |
| ·系统功能框架分析 | 第55-56页 |
| ·系统硬件模块集成 | 第56页 |
| ·本地监控中心软件 | 第56-57页 |
| ·自下而上显著性检测试验分析 | 第57-60页 |
| ·烟雾颜色显著性检测分析 | 第57-58页 |
| ·基于KF的烟雾运动显著性检测分析 | 第58-59页 |
| ·开放环境下基于视觉注意模型提取感兴趣区域的抗光照影响分析 | 第59-60页 |
| ·自上而下显著性检测试验分析 | 第60-61页 |
| ·面向视频对象基于视觉注意的烟雾检测试验分析 | 第61-63页 |
| ·总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·未来展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |
