基于小波纹理特性分析的视频烟雾检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·火灾探测技术概述 | 第9-13页 |
| ·传统火灾探测技术 | 第9-12页 |
| ·视频火灾探测技术 | 第12-13页 |
| ·视频烟雾检测的国内外研究现状与进展 | 第13页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于 GMM 的运动块提取 | 第15-28页 |
| ·图像的预处理 | 第15-17页 |
| ·颜色空间的转换 | 第15-16页 |
| ·均值滤波 | 第16页 |
| ·中值滤波 | 第16-17页 |
| ·运动目标检测 | 第17-20页 |
| ·帧间差分法 | 第18-19页 |
| ·背景减除法 | 第19-20页 |
| ·GMM 的运动像素提取 | 第20-23页 |
| ·基于混合高斯模型的背景建模 | 第20-21页 |
| ·混合高斯模型的背景自适应更新 | 第21-22页 |
| ·运动区域的提取 | 第22-23页 |
| ·运动图像形态学处理 | 第23-25页 |
| ·腐蚀运算 | 第23-24页 |
| ·膨胀运算 | 第24-25页 |
| ·运动块的提取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于小波纹理的烟雾特征 | 第28-41页 |
| ·小波变换 | 第28-35页 |
| ·小波变换概述 | 第28-29页 |
| ·连续小波变换 | 第29-30页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·二维离散小波变换 | 第31-35页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理分析 | 第35-38页 |
| ·纹理的概述 | 第35页 |
| ·灰度共生矩阵的理论分析 | 第35-37页 |
| ·灰度共生矩阵的数学统计 | 第37-38页 |
| ·小波纹理特征提取 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于 ANFIS 的联合判别准则 | 第41-55页 |
| ·自适应神经模糊推理系统 | 第41-51页 |
| ·隶属度函数及数量的选择 | 第42-44页 |
| ·模糊推理规则 | 第44-45页 |
| ·ANFIS 的基本原理 | 第45-48页 |
| ·ANFIS 的混合学习算法 | 第48-51页 |
| ·烟雾检测系统的 ANFIS 分类器 | 第51-52页 |
| ·基于 ANFIS 的联合判别准则 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验与数据分析 | 第55-64页 |
| ·视频烟雾检测系统实验 | 第55页 |
| ·特征量的提取与分析 | 第55-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
