基于视频图像a通道的火焰检测技术

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基于视频图像a通道的火焰检测技术

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基于视频图像a通道的火焰检测技术

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-19页
1.1 选题背景及意义	第11-12页
1.2 火焰检测技术的研究现状	第12-15页
1.2.1 传统的火焰检测技术	第12-13页
1.2.2 基于视频图像的火焰检测技术	第13-14页
1.2.3 基于火焰图像的燃烧状态诊断	第14-15页
1.3 本文的主要工作及安排	第15-19页
1.3.1 本文的主要工作	第15-17页
1.3.2 本文的组织结构	第17-19页
第2章火焰检测技术的相关理论	第19-27页
2.1 彩色模型介绍	第19-22页
2.1.1 RGB彩色模型	第19-20页
2.1.2 HSV彩色模型	第20-21页
2.1.3 彩色空间模型转换	第21-22页
2.1.4 火焰颜色模型	第22页
2.2 图像分割	第22-26页
2.2.1 灰度阈值分割	第22-23页
2.2.2 边缘检测	第23-25页
2.2.3 边缘检测的实验结果与分析	第25-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第3章火焰前景定位算法	第27-39页
3.1 无参密度估计	第27页
3.2 基于MeanShift算法的前景目标定位	第27-32页
3.2.1 MeanShift向量	第27-29页
3.2.2 目标的描述	第29-30页
3.2.3 相似性度量	第30页
3.2.4 目标定位	第30-32页
3.3 目标丢失情况的处理	第32-33页
3.4 自适应Canny算子	第33-37页
3.4.1 基于梯度幅值直方图的类间方差最大化	第35-37页
3.4.2 自适应Canny算法实验结果与分析	第37页
3.5 本章小结	第37-39页
第4章火焰图像特征参数的提取	第39-57页
4.1 图像的α通道图像生成算法	第39-47页
4.1.1 图像α通道概念	第39-40页
4.1.2 提取α通道图像的主要技术	第40-44页
4.1.3 导向滤波器	第44-46页
4.1.4 导向滤波器与图像α通道的关系	第46-47页
4.2 引导图像生成	第47-51页
4.2.1 颜色相似性度量算法	第47-49页
4.2.2 区域生长	第49-50页
4.2.3 实验结果与分析	第50-51页
4.3 特征参数提取与实例分析	第51-55页
4.3.1 燃烧状态定义	第52页
4.3.2 特征参数的提取	第52-53页
4.3.3 实验分析	第53-55页
4.4 本章小结	第55-57页
第5章基于火焰图像特征参数的燃烧状态分析	第57-69页
5.1 智能算法在燃烧状态诊断中的应用及其选择	第57-58页
5.2 支持向量机	第58-63页
5.2.1 统计学习理论基础	第58-59页
5.2.2 支持向量机的分类原理	第59-62页
5.2.3 支持向量机多分类问题	第62-63页
5.3 LIBSVM的简单介绍	第63-66页
5.3.1 LIBSVM使用方法介绍	第63-64页
5.3.2 算法命令介绍	第64-66页
5.4 实验结果	第66-67页
5.5 本章小结	第67-69页
第6章总结和展望	第69-71页
6.1 本文工作总结	第69-70页
6.2 未来工作展望	第70-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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