| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 图例目录 | 第13-17页 |
| 表格目录 | 第17-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-34页 |
| ·研究背景 | 第18-22页 |
| ·研究现状 | 第22-31页 |
| ·图像清晰化技术 | 第22-28页 |
| ·图像人员检测技术 | 第28-31页 |
| ·研究内容和方法 | 第31-33页 |
| ·章节安排 | 第33-34页 |
| 第2章 疏散走廊模拟实验装置 | 第34-42页 |
| ·疏散走廊模拟实验装置总体介绍 | 第34-35页 |
| ·视频监控系统 | 第35-37页 |
| ·烟密度测量系统 | 第37-39页 |
| ·照明系统 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 光源对烟气环境中成像的影响 | 第42-58页 |
| ·光的多散射传输模型 | 第42-45页 |
| ·多散射传输方程的求解 | 第45-50页 |
| ·初始条件的确定 | 第45页 |
| ·单个烟颗粒的散射特性 | 第45-49页 |
| ·烟气层的光透射特性 | 第49-50页 |
| ·光对烟气层的透射性实验研究 | 第50-54页 |
| ·实验装置介绍 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-54页 |
| ·光源位置对烟气环境中成像的影响 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 烟气环境中的图像清晰化算法 | 第58-74页 |
| ·Retinex理论 | 第58-60页 |
| ·GL-Retinex图像去烟算法 | 第60-68页 |
| ·环绕函数的影响分析 | 第60-63页 |
| ·高斯金字塔替代法 | 第63-67页 |
| ·对数运算的加速算法 | 第67-68页 |
| ·GL-Retinex算法在烟气环境中的应用 | 第68-73页 |
| ·GL-Retinex算法的去烟效果与其它算法的对比 | 第68-70页 |
| ·不同烟气浓度条件下GL-Retinex算法的应用 | 第70-71页 |
| ·不同光源条件下GL-Retinex算法的应用 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 火场图像人员检测算法 | 第74-98页 |
| ·人员形态特征的提取 | 第75-81页 |
| ·HOG特征 | 第75-77页 |
| ·火场人员形态样本库 | 第77-81页 |
| ·火场人员检测分类器的训练 | 第81-86页 |
| ·Adaboost级联分类器 | 第81-85页 |
| ·火场人员分类器的训练 | 第85-86页 |
| ·火场人员检测分类器的性能验证 | 第86-96页 |
| ·检测样本库的建立 | 第86-88页 |
| ·检测样本的人员检测流程 | 第88-89页 |
| ·火场人员检测分类器的性能分析 | 第89-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第6章 火场动态人员检测算法 | 第98-110页 |
| ·运动区域提取算法 | 第98-105页 |
| ·常用运动区域提取算法介绍 | 第98-100页 |
| ·火场运动区域提取算法 | 第100-105页 |
| ·火场内的动态人员检测 | 第105-108页 |
| ·火场动态人员检测的步骤 | 第105-106页 |
| ·火场动态人员检测算法的性能 | 第106-108页 |
| ·火场人员检测软件 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 结论与展望 | 第110-114页 |
| ·主要工作与结论 | 第110-111页 |
| ·主要创新点 | 第111-112页 |
| ·工作展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其它研究成果 | 第124页 |