基于视频图像的火灾检测与识别方法研究



基于视频图像的火灾检测与识别方法研究

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基于视频图像的火灾检测与识别方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-19页
1.1 概述	第12-14页
1.2 国内外研究现状分析	第14-16页
1.2.1 视频图像中的火灾检测	第14-15页
1.2.2 视觉注意力机制	第15-16页
1.3 本文的研究方法和技术路线	第16-17页
1.4 本文的主要内容和章节安排	第17-19页
第二章火灾检测与识别的图像处理技术基础	第19-37页
2.1 彩色图像处理	第19-25页
2.1.1 彩色图像模型	第19-24页
2.1.2 彩色图像的灰度转换	第24-25页
2.2 图像滤波与复原	第25-28页
2.2.1 线性滤波器	第25-27页
2.2.2 非线性滤波器	第27-28页
2.3 图像形态学	第28-32页
2.3.1 膨胀与腐蚀	第28-30页
2.3.2 开运算与闭运算	第30-31页
2.3.3 边界提取	第31页
2.3.4 区域填充	第31-32页
2.4 图像分割	第32-36页
2.4.1 边缘检测	第32-35页
2.4.2 阈值分割	第35-36页
2.5 本章小结	第36-37页
第三章基于改进的注意机制的火灾图像预处理	第37-63页
3.1 视觉注意机制的概念	第37-38页
3.2 人类视觉系统与注意力机制	第38-40页
3.2.1 人眼的生理构造	第38-39页
3.2.2 人类的视觉系统	第39-40页
3.3 视觉注意力模型	第40-44页
3.3.1 数据驱动模型与任务驱动模型	第40-42页
3.3.2 itti 模型	第42-43页
3.3.3 Stentiford 模型	第43-44页
3.4 基于注意力机制的火灾图像预处理	第44-62页
3.4.1 高斯金字塔	第45-46页
3.4.2 图像特征提取	第46页
3.4.3 亮度特征提取	第46-49页
3.4.4 颜色特征提取	第49-52页
3.4.5 朝向特征提取	第52-54页
3.4.6 关注图的生成	第54-58页
3.4.7 显著图的生成	第58页
3.4.8 感兴趣区域提取	第58-59页
3.4.9 时间因素对显著性的影响及改进	第59-62页
3.5 本章小结	第62-63页
第四章火焰与烟雾识别	第63-76页
4.1 火焰疑似区域的提取	第64-66页
4.1.1 基于 RGB 空间的火焰提取	第64-65页
4.1.2 基于 HSI 空间的火焰提取	第65-66页
4.2 火焰特征的选择	第66-69页
4.2.1 提取颜色直方图	第67-68页
4.2.2 提取颜色矩	第68-69页
4.3 烟雾疑似区域的提取	第69-70页
4.3.1 基于 RGB 空间的烟雾提取	第69-70页
4.3.2 基于烟雾形态信息的筛选	第70页
4.4 烟雾特征的选择	第70-72页
4.4.1 灰度共生矩阵	第71页
4.4.2 提取烟雾纹理特征	第71-72页
4.5 支持向量机 SVM	第72-75页
4.5.1 基本原理	第73-74页
4.5.2 核函数	第74-75页
4.6 本章小结	第75-76页
第五章实验与结果分析	第76-86页
5.1 实验环境与数据介绍	第76页
5.2 区域提取运行过程	第76-80页
5.3 识别结果分析与对别	第80-84页
5.4 本章小结	第84-86页
第六章总结与展望	第86-87页
6.1 本文总结	第86页
6.2 展望	第86-87页
参考文献	第87-91页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第91-92页
致谢	第92-93页
附件	第93页

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