基于图像处理的烟雾探测方法及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景 | 第10页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 传统的火灾探测技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视频式火灾探测 | 第11页 |
| 1.3 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理基础 | 第15-27页 |
| 2.1 数字图像处理技术及其应用 | 第15页 |
| 2.2 图像色彩学与采集 | 第15-19页 |
| 2.2.1 色彩模型与色度学 | 第15-16页 |
| 2.2.2 视觉彩色模型 | 第16-18页 |
| 2.2.3 图像的采集 | 第18-19页 |
| 2.3 图像增强 | 第19页 |
| 2.4 图像分析 | 第19-23页 |
| 2.4.1 彩色图像的灰度化 | 第19-20页 |
| 2.4.2 二值图像 | 第20-23页 |
| 2.5 图像的边缘检测技术 | 第23-24页 |
| 2.6 图像分割 | 第24页 |
| 2.7 形态学图像处理 | 第24-26页 |
| 2.7.1 腐蚀与膨胀 | 第24-26页 |
| 2.7.2 开闭运算 | 第26页 |
| 2.8 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像数据采集与特征提取 | 第27-43页 |
| 3.1 图像的基础特征 | 第27页 |
| 3.2 图像的获取与处理 | 第27-29页 |
| 3.2.1 烟雾图像的获取 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像的预处理 | 第28-29页 |
| 3.3 疑似烟雾区域的提取 | 第29-31页 |
| 3.3.1 运动检测概述 | 第29页 |
| 3.3.2 运动检测基本方法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 运动检测方法比较 | 第30-31页 |
| 3.4 背景重建及更新 | 第31页 |
| 3.5 自适应背景更新方法 | 第31-32页 |
| 3.6 图像的二值化处理 | 第32-33页 |
| 3.7 形态学处理 | 第33-34页 |
| 3.8 烟雾图像的特征及其分析 | 第34-42页 |
| 3.8.1 烟雾图像边缘的不规则特性 | 第34-35页 |
| 3.8.2 烟雾的边缘闪烁频率特性 | 第35-37页 |
| 3.8.3 烟雾内部区域像素变化频率特性 | 第37-39页 |
| 3.8.4 烟雾的扩散特性 | 第39-42页 |
| 3.8.5 烟雾图像的灰度一致性 | 第42页 |
| 3.9 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 烟雾特征融合与判定 | 第43-50页 |
| 4.1 分类器 | 第43页 |
| 4.2 分类器设计 | 第43-45页 |
| 4.3 连通域标记 | 第45-49页 |
| 4.3.1 连通域标记方法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 改进的连通域标记方法 | 第46-49页 |
| 4.4 特征融合 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统的FPGA实现 | 第50-73页 |
| 5.1 FPGA技术 | 第50-51页 |
| 5.1.1 FPGA概述 | 第50页 |
| 5.1.2 FPGA设计流程 | 第50-51页 |
| 5.1.3 FPGA开发平台 | 第51页 |
| 5.2 系统整体框图 | 第51-52页 |
| 5.3 各核心模块的FPGA实现 | 第52-70页 |
| 5.3.1 数据采集模块 | 第52-54页 |
| 5.3.2 FIFO缓存模块 | 第54-56页 |
| 5.3.3 滤波器模块 | 第56-58页 |
| 5.3.4 背景更新模块 | 第58-59页 |
| 5.3.5 二值化模块 | 第59-60页 |
| 5.3.6 形态学处理模块 | 第60-61页 |
| 5.3.7 特征提取模块 | 第61-69页 |
| 5.3.8 判别模块 | 第69-70页 |
| 5.4 系统实现 | 第70-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第73页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
