基于视觉特征的早期农林火灾检测方法的基础研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·火灾检测的研究意义 | 第13-15页 |
| ·火灾自动检测技术的发展历史 | 第15-17页 |
| ·基于视觉的火灾自动检测系统组成 | 第17-18页 |
| ·基于视觉的火灾检测算法及研究现状 | 第18-25页 |
| ·基于视觉的火灾检测算法流程 | 第18-20页 |
| ·基于视觉特征的火焰检测方法 | 第20-24页 |
| ·基于视觉的烟雾检测方法 | 第24-25页 |
| ·本文的研究内容 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 基于模糊逻辑的彩色图像快速增强算法 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·单色图像模糊增强算法 | 第29-32页 |
| ·模糊增强算法概述 | 第29-30页 |
| ·改进的单色图像模糊增强算法 | 第30-32页 |
| ·颜色模型 | 第32-37页 |
| ·RGB颜色模型 | 第32-33页 |
| ·HSI颜色模型 | 第33-35页 |
| ·YUV颜色模型 | 第35-36页 |
| ·YC_bC_r颜色模型 | 第36-37页 |
| ·基于HSI色彩模型的模糊增强算法 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于神经网络的彩色图像分割 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络 | 第44-45页 |
| ·基于BP神经网络的图像分割 | 第45-48页 |
| ·网络结构 | 第46-47页 |
| ·特征选择 | 第47-48页 |
| ·基于神经网络的分割 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·算法分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于GICA的快速运动检测 | 第53-73页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·ICA理论 | 第54-59页 |
| ·ICA模型 | 第54-56页 |
| ·FastlCA算法 | 第56-59页 |
| ·基于差分的运动检测 | 第59-62页 |
| ·差分图像运动检测 | 第59-60页 |
| ·累积差分图像运动检测 | 第60-62页 |
| ·GICA算法 | 第62-66页 |
| ·散布图 | 第63页 |
| ·基于散布图的GICA算法 | 第63-66页 |
| ·基于GICA的运动检测 | 第66-68页 |
| ·参考帧的选择 | 第66-67页 |
| ·观察信号的组成 | 第67页 |
| ·几何变换 | 第67-68页 |
| ·GICA分量重组 | 第68页 |
| ·阈值分割 | 第68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-71页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| ·实验分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于视觉特征的实时火焰检测 | 第73-87页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·小波理论 | 第73-77页 |
| ·小波分析 | 第74-75页 |
| ·小波变换 | 第75-77页 |
| ·基于小波的火焰图像特征检测 | 第77-85页 |
| ·预处理 | 第77页 |
| ·运动检测 | 第77页 |
| ·火焰颜色判别 | 第77-80页 |
| ·时域小波分析 | 第80-82页 |
| ·空域小波分析 | 第82-84页 |
| ·轮廓分析 | 第84-85页 |
| ·实验结果和分析 | 第85页 |
| ·实验结果 | 第85页 |
| ·实验分析 | 第85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第六章 基于视觉特征的实时烟雾检测 | 第87-96页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·基于小波的烟雾图像特征检测 | 第87-93页 |
| ·预处理 | 第87-88页 |
| ·运动区域检测 | 第88页 |
| ·烟雾颜色特征检测 | 第88-90页 |
| ·面积增大特征检测 | 第90-91页 |
| ·时域小波分析 | 第91-92页 |
| ·小波空域分析 | 第92-93页 |
| ·实验结果和分析 | 第93-94页 |
| ·实验结果 | 第93页 |
| ·实验分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第七章 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·研究总结 | 第96-97页 |
| ·主要创新工作 | 第97页 |
| ·展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 攻读学位期间的科研工作和发表的学术论文 | 第110-111页 |
