| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 项目研究背景与研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 去雾霾算法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 运动目标分割算法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 烟雾特征提取研究现状 | 第10页 |
| 1.2.4 分类器设计研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 视频去雾霾 | 第12-22页 |
| 2.1 视频去雾霾概述 | 第12-13页 |
| 2.2 典型去雾算法对比试验 | 第13-17页 |
| 2.2.1 暗通道去雾 | 第13-15页 |
| 2.2.2 典型去雾效果对比与分析 | 第15-17页 |
| 2.3 结合暗通道与直方图均衡化的去雾算法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 结合暗通道与直方图均衡化的去雾算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 结合暗通道与直方图均衡化的去雾算法结果分析 | 第18-22页 |
| 第三章 运动目标分割 | 第22-34页 |
| 3.1 运动分割概述 | 第22-23页 |
| 3.2 VIBE运动检测效果及分析 | 第23-27页 |
| 3.2.1 VIBE运动检测 | 第23-25页 |
| 3.2.4 VIBE运动目标检测方法实验与分析 | 第25-27页 |
| 3.3 基于VIBE的改进算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 开关变量控制更新频率 | 第28-29页 |
| 3.3.2 场景变换检测与快速更新策略 | 第29-30页 |
| 3.4 VIBE改进算法实验验证 | 第30-34页 |
| 3.4.1 改进VIBE运动分割准确性实验 | 第31页 |
| 3.4.2 改进VIBE检测速度实验 | 第31-32页 |
| 3.4.3 改进VIBE对场景变换适应性验证 | 第32页 |
| 3.4.4 运动分割实验结果 | 第32-34页 |
| 第四章 特征提取 | 第34-50页 |
| 4.1 烟雾特性分析 | 第34-35页 |
| 4.2 静态特征提取及实验分析 | 第35-41页 |
| 4.2.1 烟雾颜色特征分析与实验比较 | 第35-37页 |
| 4.2.2 烟雾表面纹理分析与实验比较 | 第37-40页 |
| 4.2.3 烟雾疑似区域边缘轮廓检测 | 第40-41页 |
| 4.3 动态特征提取及实验分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 运动方向检测 | 第41-43页 |
| 4.3.2 烟雾区域面积变化 | 第43-45页 |
| 4.3.3 周期飘动强度实验对比 | 第45-46页 |
| 4.4 特征可分性分析 | 第46-50页 |
| 第五章 烟雾识别分类器设计 | 第50-60页 |
| 5.1 分类器设计 | 第50-54页 |
| 5.1.1 BP神经网络 | 第50-51页 |
| 5.1.2 森林烟火识别系统网络设计 | 第51-54页 |
| 5.2 烟雾识别实验 | 第54-60页 |
| 5.2.1 实验数据与环境 | 第54页 |
| 5.2.2 烟雾识别实验设计 | 第54-55页 |
| 5.2.3 不同网络识别结果对比分析 | 第55-60页 |
| 第六章 软件设计与开发 | 第60-72页 |
| 6.1 软件功能与框架 | 第60-61页 |
| 6.2 软件开发环境 | 第61页 |
| 6.3 主要模块 | 第61-65页 |
| 6.3.1 去雾处理模块 | 第61-62页 |
| 6.3.2 运动分割模块 | 第62-64页 |
| 6.3.3 烟雾识别模块 | 第64-65页 |
| 6.4 软件测试 | 第65-72页 |
| 6.4.1 软件功能测试 | 第65-68页 |
| 6.4.2 软件性能测试 | 第68-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 总结 | 第72-73页 |
| 7.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果 | 第80页 |