视频图像中的特征提取及烟雾检测

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第1章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 基于传感器的传统火灾烟雾检测方法

1.3 基于视频的火灾烟雾检测方法

1.3.1 视频火灾检测技术的优势

1.3.2 国内外研究现状

1.4 全文的结构安排

1.5 本章总结

第2章 视频火灾烟雾检测相关技术

2.1码流转换及相关数字图像处理算法

2.1.1颜色空间转换

2.1.2腐蚀和膨胀操作

2.1.3图像滤波

2.2机器学习特征判别方法

2.2.1决策树

2.2.2支持向量机

2.2.3集成学习与Adaboost算法

2.3本章小结

第3章 视频烟雾前景提取算法

3.1现有前景提取算法

3.1.1帧差法

3.1.2光流法

3.1.3混合高斯背景建模法

3.1.4 VIBE算法

3.2 时空背景建模算法

3.2.1 背景建模和前景检测

3.2.2 背景模型更新策略

3.3 本章小结

第4章 视频烟雾特征提取

4.1 常用的烟雾特征

4.1.1 烟雾的颜色特征

4.1.2 烟雾的模糊度特征

4.2烟雾的纹理特征

4.2.1 结合梯度信息的局部二值图

4.2.2 多量级局部二值图

4.2.3 局部共生二值图

4.3 本章小结

第5章 多特征融合的烟雾检测算法

5.1 烟雾检测系统流程

5.1.1 前景检测

5.1.2 烟雾识别

5.1.3 完整检测流程

5.2 实验结果及分析

5.2.1 基于图片的算法性能分析

5.2.2 基于视频的算法性能分析

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致 谢