| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 传统火灾探测技术及其不足 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像型的火灾探测技术 | 第14-15页 |
| 1.3 课题意义及本文所做工作 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 需求分析与系统设计 | 第17-25页 |
| 2.1 系统开发流程 | 第17-19页 |
| 2.1.1 功能分解 | 第18页 |
| 2.1.2 任务分析 | 第18-19页 |
| 2.1.3 算法分析 | 第19页 |
| 2.2 系统硬件实现 | 第19-23页 |
| 2.2.1 系统结构 | 第20页 |
| 2.2.2 开发环境介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.3 系统工作流程 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 算法仿真与算法分析 | 第25-51页 |
| 3.1 火焰图像的预处理 | 第25-29页 |
| 3.1.1 火焰图像的中值滤波 | 第25-27页 |
| 3.1.2 中值滤波效果评价 | 第27页 |
| 3.1.3 火焰区域的增强 | 第27-29页 |
| 3.2 疑似火焰区域的检测 | 第29-35页 |
| 3.2.1 背景差分法 | 第29页 |
| 3.2.2 时间差分法 | 第29-33页 |
| 3.2.3 光流法 | 第33-35页 |
| 3.3 火焰的识别 | 第35-47页 |
| 3.3.1 火焰的颜色特征 | 第35-38页 |
| 3.3.2 火焰的运动特征 | 第38-43页 |
| 3.3.3 火焰的静态特征 | 第43-47页 |
| 3.4 运动目标跟踪算法 | 第47-50页 |
| 3.4.1 模型匹配法 | 第47-48页 |
| 3.4.2 卡尔曼预测法 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 算法的硬件实现及性能测试 | 第51-73页 |
| 4.1 硬件平台 | 第51-52页 |
| 4.2 图像滤波算法 | 第52-53页 |
| 4.3 图像的直方图均衡化 | 第53-55页 |
| 4.4 基于改进背景差分的疑似火焰区域分割 | 第55-58页 |
| 4.5 基于颜色、面积变化率和运动特征的火焰识别算法 | 第58-63页 |
| 4.5.1 基于颜色特征的火焰识别的实现 | 第60页 |
| 4.5.2 基于改进的面积变化率火焰识别的实现 | 第60-62页 |
| 4.5.3 基于火焰运动特性的火焰识别的实现 | 第62-63页 |
| 4.6 基于改进的卡尔曼预测器火焰跟踪算法 | 第63-65页 |
| 4.7 程序在DSP上的优化 | 第65-70页 |
| 4.7.1 存储优化 | 第65-66页 |
| 4.7.2 存储器分配 | 第66页 |
| 4.7.3 Cache优化 | 第66-67页 |
| 4.7.4 代码优化 | 第67-70页 |
| 4.7.5 编译器选项优化 | 第70页 |
| 4.8 性能测试与运行效果 | 第70-72页 |
| 4.8.1 系统运行效果 | 第70-71页 |
| 4.8.2 系统运行速度测试 | 第71-72页 |
| 4.8.3 系统识别率分析 | 第72页 |
| 4.9 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |