| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 现有火灾探测器的主要缺陷及不足 | 第9-10页 |
| 1.2 视频火灾报警系统的优点 | 第10-11页 |
| 1.3 视频火灾报警系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第13页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 视频图像采集和图像处理算法 | 第15-31页 |
| 2.1 YUV格式视频码流提取 | 第15-19页 |
| 2.2 进程间数据共享和同步 | 第19-21页 |
| 2.3 YUV空间和RGB空间相互转化 | 第21-23页 |
| 2.4 RGB色彩空间和HSI色彩空间之间的相互转化 | 第23-25页 |
| 2.5 图像的腐蚀和膨胀 | 第25-29页 |
| 2.5.1 图像的腐蚀 | 第26-27页 |
| 2.5.2 图像的膨胀 | 第27-29页 |
| 2.6 图像的开运算和闭运算 | 第29页 |
| 2.7 图像的平滑 | 第29-30页 |
| 2.8 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 火焰图像前景提取算法 | 第31-42页 |
| 3.1 帧差法 | 第31-32页 |
| 3.2 高斯背景建模法 | 第32-34页 |
| 3.3 光流法 | 第34-36页 |
| 3.4 HSI空间饱和度提取火焰前景 | 第36-38页 |
| 3.5 高斯背景建模法结合帧差法（G-D法）提取火焰前景 | 第38-39页 |
| 3.6 火焰轮廓检测 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 火焰特征的提取和分析 | 第42-56页 |
| 4.1 火焰识别算法流程简介 | 第42-43页 |
| 4.2 火焰识别特征 | 第43-53页 |
| 4.2.1 火焰圆形度特征 | 第45-46页 |
| 4.2.2 火焰的颜色特征 | 第46-47页 |
| 4.2.3 火焰相关性特征 | 第47-48页 |
| 4.2.4 火焰频率特征 | 第48页 |
| 4.2.5 质心运动特征 | 第48-49页 |
| 4.2.6 火焰向上性特征 | 第49-50页 |
| 4.2.7 火焰的能量特征 | 第50-51页 |
| 4.2.8 火焰轮廓的非直线特征 | 第51-53页 |
| 4.2.9 火焰的亮度变化规律和运动特征 | 第53页 |
| 4.3 火焰识别算法流程 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 火灾探测系统的设计和性能测试 | 第56-69页 |
| 5.1 火焰探测系统的硬件平台 | 第56-58页 |
| 5.2 视频火灾探测器的软件架构 | 第58页 |
| 5.3 视频火灾探测系统的性能测试 | 第58-68页 |
| 5.3.1 文物保护单位 | 第58-60页 |
| 5.3.2 室内高大空间 | 第60-62页 |
| 5.3.3 小型空间室内火灾实验场所 | 第62-64页 |
| 5.3.4 古建筑物 | 第64-65页 |
| 5.3.5 地铁站台和设备间 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |