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声明
第一章 绪论
1.1 本课题研究的背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统火灾探测器
1.2.2 视频火焰、烟雾探测算法研究现状
1.2.3 新型视频火灾探测器产品分析
1.3 问题的提出
1.4 本文安排与所做主要工作
第二章 烟雾视频检测的预处理
2.1 引言
2.2 视频图像采集与系统结构研究
2.2.1 视频实时捕获方法
2.2.2 CCD摄像机对成像的影响
2.2.3 视频采集卡的工作过程
2.2.4 系统总体框架
2.3 烟雾图像的预处理
2.3.1 烟雾图像的空域与频域增强
2.3.2 烟雾图像的滤波处理
2.3.3 Otsu和二维最大熵的烟雾目标分割
2.4 本章小结
第三章 灰色、青色、黄色烟雾的特征学习
3.1 引言
3.2 典型烟雾的颜色特征提取
3.3 烟雾兴趣区(ROI)学习
3.4 色域RGB分量运算
3.5 位屏蔽颜色压缩
3.6 分量运算参数自动学习
3.7 实验结果与分析
3.8 本章小结
第四章 动态背景的学习与维护
4.1 引言
4.2 典型背景学习模型
4.2.1 Surendra背景模型
4.2.2 混合高斯模型(MOG)
4.3 码书模型(CB)
4.3.1 码书模型框架
4.3.2 码书训练
4.3.3 背景滤波
4.3.4 前景目标检测
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 动态环境下的烟雾视频序列分析
5.1 引言
5.2 图像二维离散多分辨率小波分析
5.3 空域小波去噪
5.4 动态序列中的烟雾自动识别
5.4.1 小波能量的序列分析
5.4.2 烟雾证据累积的序列分析
5.4.3 基于连通域分析的烟雾去伪
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第六章 动态环境下烟雾视频证据的自动融合
6.1 引言
6.2 烟雾视频检测的鲁棒性问题
6.3 灰色、青色、黄色烟雾视频证据的自动融合
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文
攻读学位期间参与科研项目