基于暗通道的视频烟雾检测算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章 绪论	第8-14页
·课题背景及意义	第8-9页
·火灾探测技术概述	第9-11页
·传统火灾探测技术	第9-10页
·基于视频的火灾检测技术	第10-11页
·视频烟雾探测技术的国内外研究及发展现状	第11-13页
·国内外研究现状	第11-12页
·烟雾探测研究面临的挑战	第12-13页
·本文的主要内容和结构	第13-14页
第2章 疑似烟雾区域提取	第14-24页
·疑似烟雾区域提取方法概述	第14-16页
·背景减除法	第14-15页
·帧间差分法	第15-16页
·光流法	第16页
·疑似烟雾区域提取与分割	第16-20页
·阈值分割	第17页
·改进帧差法	第17-20页
·后期处理	第20-23页
·本章小结	第23-24页
第3章 基于暗通道的烟雾检测	第24-38页
·RGB颜色模型	第24-25页
·烟雾图像退化模型	第25-28页
·入射光衰减模型	第25-26页
·大气散射模型	第26-28页
·烟雾图像成像模型	第28页
·基于暗通道先验的烟雾检测	第28-34页
·暗通道先验模型	第28-31页
·基于暗通道先验的烟雾检测	第31-34页
·基于引导滤波的暗通道图像优化	第34-36页
·基于暗通道烟雾检测的局限性	第36-37页
·本章小结	第37-38页
第4章 火灾烟雾特征提取	第38-50页
·烟雾形状特征分析	第38-40页
·烟雾运动方向分析	第40-46页
·块匹配法原理介绍	第41-43页
·烟雾运动方向的估计	第43-46页
·烟雾半透明性特征分析	第46-49页
·本章小节	第49-50页
第5章 基于支持向量机的烟雾识别	第50-58页
·支持向量机概述	第50-51页
·支持向量机	第51-54页
·最优分类超平面	第51-53页
·支持向量机	第53-54页
·核函数	第54页
·基于支持向量机的烟雾识别	第54-57页
·本章小结	第57-58页
第6章 结论	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64页