基于时空视觉显著性的视频火焰检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 视频火灾检测技术应运而生 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国内外视频火焰检测技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外显著性目标检测 | 第11-12页 |
| 1.3 视频图像火焰检测的发展方向 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的创新点及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文的创新点 | 第13页 |
| 1.4.2 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 2 人类视觉感知和显著性分析机制 | 第15-24页 |
| 2.1 人类视觉感知 | 第15页 |
| 2.2 显著性分析概述 | 第15页 |
| 2.3 显著性检测方式 | 第15-16页 |
| 2.3.1 自底向上 | 第16页 |
| 2.3.2 自顶向下 | 第16页 |
| 2.4 经典显著性模型 | 第16-23页 |
| 2.4.1 Itti视觉认知模型 | 第16-19页 |
| 2.4.2 基于数学方式建立的显著图模型 | 第19-21页 |
| 2.4.3 基于图论的GBVS模型 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 火焰空间显著性特征提取 | 第24-34页 |
| 3.1 火焰颜色模型介绍 | 第24-26页 |
| 3.1.1 火焰的RGB颜色模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 火焰的Ohta颜色模型 | 第25-26页 |
| 3.2 一种LAB颜色空间的火焰颜色显著图提取 | 第26-29页 |
| 3.2.1 Lab颜色空间模型 | 第27页 |
| 3.2.2 提取潜在的疑似火焰区域 | 第27-28页 |
| 3.2.3 颜色显著性图 | 第28-29页 |
| 3.3 基于灰度最大值的火焰亮度显著图提取 | 第29-31页 |
| 3.4 火焰分散纹理特征提取 | 第31-32页 |
| 3.5 火焰空间显著图 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 火焰时间显著性特征提取 | 第34-42页 |
| 4.1 常用火焰运动检测方法 | 第34-38页 |
| 4.1.1 帧间差分法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 背景差分法 | 第35-38页 |
| 4.1.3 光流法 | 第38页 |
| 4.2 火焰时间显著图 | 第38-40页 |
| 4.2.1 实验结果检测与分析 | 第39-40页 |
| 4.3 火焰运动方向探测 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 融合时空显著性的视频火焰检测方法 | 第42-50页 |
| 5.1 算法整体流程图 | 第42页 |
| 5.2 综合实验结果分析与对比 | 第42-49页 |
| 5.2.1 火焰视频集检测结果与分析 | 第43-46页 |
| 5.2.2 非火焰视频集检测结果与分析 | 第46-48页 |
| 5.2.3 检测结果对比 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录：攻读硕士学位期间的研究成果 | 第56页 |
