| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究的意义和目的 | 第12-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第12页 |
| ·课题研究的目的 | 第12-13页 |
| ·课题研究现状 | 第13-15页 |
| ·烟雾的特性分析与检测难点 | 第13-14页 |
| ·国内外烟雾检测算法研究 | 第14-15页 |
| ·本文烟雾检测算法流程 | 第15页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第15-18页 |
| ·论文主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像处理的基本知识 | 第18-22页 |
| ·图像分辨率及格式 | 第18页 |
| ·颜色模型及其转换关系 | 第18-19页 |
| ·小波变换基本理论 | 第19-22页 |
| ·小波分析概述 | 第19页 |
| ·离散小波变换及小波分解 | 第19-20页 |
| ·二维小波变换 | 第20页 |
| ·二维小波在图像分析中的应用 | 第20-22页 |
| 第三章 基于统计建模的可疑烟雾区域提取 | 第22-30页 |
| ·烟雾的动态纹理统计模型 | 第22页 |
| ·组合颜色与自适应的 KALMAN 滤波的烟雾模型 | 第22-26页 |
| ·改进的 RGB 颜色模型 | 第23-24页 |
| ·基于 KALMAN 的时域低通滤波器 | 第24-26页 |
| ·基于颜色和 KALMAN 模型的感兴趣区域获取 | 第26页 |
| ·自适应 GMM 烟雾模型 | 第26-28页 |
| ·GMM 理论 | 第26-27页 |
| ·GMM 模型建立 | 第27-28页 |
| ·GMM 模型在场景分类中应用 | 第28页 |
| ·可疑区域提取 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 烟雾动态特征的小波表达和基于 BP 网络的识别 | 第30-40页 |
| ·基于小波表达的烟雾动态特征 | 第30-35页 |
| ·烟雾轮廓抖动性 | 第30-32页 |
| ·烟雾轮廓抖动性----小波能量 | 第30-31页 |
| ·烟雾轮廓抖动性向量及实验 | 第31-32页 |
| ·烟雾区域的模糊性 | 第32-34页 |
| ·烟雾模糊性 | 第32-33页 |
| ·烟雾模糊性向量及实验 | 第33-34页 |
| ·烟雾轮廓的不规则性 | 第34-35页 |
| ·烟雾轮廓的不规则性 | 第34页 |
| ·烟雾不规则性向量及实验 | 第34-35页 |
| ·神经网络分类器 | 第35-39页 |
| ·神经网络基本理论 | 第35-37页 |
| ·人工神经元结构及网络分类 | 第36页 |
| ·人工神经网络参数学习 | 第36-37页 |
| ·误差逆传播（BP）神经网络 | 第37-39页 |
| ·误差逆传播算法 | 第37-38页 |
| ·烟雾识别---BP 神经网络分类器 | 第38页 |
| ·隐层节点个数的确定 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于 DSP/IP 模块的嵌入式烟雾监控系统的开发 | 第40-54页 |
| ·系统功能框架结构与实现 | 第40-41页 |
| ·系统硬件模块 | 第41-44页 |
| ·DSP 模块 | 第42-43页 |
| ·其他模块 | 第43-44页 |
| ·IP 模块 | 第43-44页 |
| ·3G 模块 | 第44页 |
| ·DSP 模块软件框架的实现 | 第44-53页 |
| ·DSP/BIOS 建立多线程 | 第45-49页 |
| ·DSP/BIOS 配置 | 第45-46页 |
| ·各个线程完成的任务 | 第46-49页 |
| ·DSP/BIOS 线程间通信和同步 | 第49-53页 |
| ·DSP 通信模块简介 | 第49-51页 |
| ·DSP 通信模块在多线程中实现 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 系统调试与分析 | 第54-67页 |
| ·基于统计建模的烟雾获取 | 第54-60页 |
| ·组合颜色和 KALMAN 进行前景提取 | 第54-55页 |
| ·自适应的 KALMAN 模型 | 第55-56页 |
| ·使用 GMM 进行烟雾提取 | 第56-58页 |
| ·GMM 模型的更新 | 第58-59页 |
| ·组合颜色与 KAIMAN 模型和 GMM 模型比较 | 第59-60页 |
| ·动态特征分析 | 第60-62页 |
| ·烟雾轮廓抖动性分析 | 第60-61页 |
| ·烟雾模糊性分析 | 第61-62页 |
| ·烟雾不规则性分析 | 第62页 |
| ·分类实验及效果 | 第62-63页 |
| ·烟雾算法检测结果与分析 | 第63页 |
| ·DSP/BIOS 多线程调度实验 | 第63-64页 |
| ·基于本文烟雾算法的系统实验结果 | 第64-66页 |
| ·基于视频图像的烟雾检测用户界面 | 第64-65页 |
| ·系统在开放环境下检测结果 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·未来展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |
