基于视频图像处理的烟雾检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·基于视频图像处理的火灾探测技术概述 | 第11-13页 |
| ·火灾的物理特征 | 第11页 |
| ·基于视频处理的感焰型火灾探测技术概述 | 第11-12页 |
| ·感焰型火灾探测技术 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于背景减除和阈值分割算法的运动区域提取 | 第16-32页 |
| ·背景重建方法概述 | 第16-20页 |
| ·平均法 | 第16-17页 |
| ·基于Kalman 渐消滤波的方法 | 第17-20页 |
| ·基于 Kalman 滤波器的背景更新 | 第20-21页 |
| ·图像中运动区域的提取 | 第21-27页 |
| ·Ostu 算法 | 第21-23页 |
| ·基于背景减除法对运动区域提取 | 第23-27页 |
| ·实验结果 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于小波变换构建烟雾图像的背景模糊模型 | 第32-40页 |
| ·小波变换 | 第32-35页 |
| ·烟雾图像背景模糊模型构建算法 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于QWT 构建烟雾图像的光流扩散模型 | 第40-52页 |
| ·QWT 相位特性 | 第40-44页 |
| ·四元数 | 第40-42页 |
| ·四元数小波变换 | 第42-44页 |
| ·QWT 相位与平移矢量关系 | 第44页 |
| ·QWT 计算图像光流场 | 第44-46页 |
| ·构建图像光流场的扩散模型 | 第46-48页 |
| ·实验结果比较 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 融合多种特征的烟雾图像检测算法 | 第52-63页 |
| ·烟雾图像的三种特征 | 第52-55页 |
| ·烟雾背景模糊特征 | 第52-53页 |
| ·光流扩散特征 | 第53-55页 |
| ·主向角特征 | 第55页 |
| ·融合多种特征的联合判别准则 | 第55-59页 |
| ·单一运动目标 | 第56-57页 |
| ·多个运动目标 | 第57-59页 |
| ·实验仿真结果 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
