海事视频船舶火灾烟雾检测关键技术研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-16页
·课题来源	第9页
·课题研究的背景、意义	第9-11页
·国内外研究现状	第11-13页
·背景重构方法研究现状	第11-12页
·烟雾识别方法研究现状	第12-13页
·本论文的研究内容与论文结构	第13-16页
第2章 背景重构算法分析与改进	第16-28页
·在线聚类的背景重构算法	第16-19页
·像素值频次背景重构算法基本原理	第16-17页
·在线背景像素聚类的背景重构算法	第17-19页
·基于在线聚类思想背景重构算法改进	第19-26页
·静态点背景模型确定	第20页
·非静态点背景模型确定	第20-24页
·运动区域提取	第24-26页
·烟雾疑似运动区域局部图像微元分割	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第3章 烟雾特征识别算法分析与改进	第28-41页
·运动特征烟雾识别算法分析	第28-32页
·基于运动特征烟雾识别算法改进	第32-33页
·静态特征烟雾识别算法分析	第33-36页
·烟雾的 YUV 及 HSI 颜色空间模型	第33-36页
·烟雾的能量特征模型	第36页
·基于静态特征烟雾识别算法改进	第36-40页
·图像匹配基本概念	第37页
·基于图像匹配的烟雾识别分析	第37-40页
·图像微元时间空间综合判断及报警	第40页
·本章小结	第40-41页
第4章 算法编程实现及实验结果分析	第41-54页
·背景重构及目标检测算法实现与结果分析	第41-44页
·背景重构建模时间及占用内存对比	第41-42页
·背景重构准确程度与检测效果对比	第42-44页
·烟雾检测算法实现与结果分析	第44-50页
·烟雾识别算法识别结果对比	第45-47页
·烟雾识别算法检测性能结果对比	第47-50页
·烟雾识别算法整体性能测试	第50-53页
·不同条件对烟雾识别算法影响测试	第50-52页
·抗干扰性能测试	第52-53页
·算法适用范围	第53页
·本章小结	第53-54页
第5章 总结与展望	第54-56页
·全文工作总结	第54-55页
·下一步工作展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-60页