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基于火焰动态模型融合的火焰检测算法研究

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基于火焰动态模型融合的火焰检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 绪论第7-14页
  · 本课题研究背景第7-8页
  · 火焰检测的国内外研究现状第8-10页
  · 课题的研究意义第10-13页
    · 传统的火灾检测器分类第10-12页
    · 视频火焰检测技术的优势第12-13页
  · 论文的主要内容及章节安排第13-14页
2 提取运动前景目标的方法和形态学处理第14-23页
  · 基于运动特征的前景提取第14-20页
    · 帧间差分法第14-16页
    · 光流法第16-17页
    · 背景差分法第17-20页
  · 形态学处理第20-22页
    · 腐蚀第21页
    · 膨胀第21页
    · 开运算第21页
    · 闭运算第21-22页
  · 本章小结第22-23页
3 火焰颜色空间和纹理特征研究第23-34页
  · 火焰颜色空间第23-29页
    · RGB颜色空间第23页
    · 基于RGB颜色空间提取火焰区域第23-25页
    · YCbCr颜色空间第25页
    · 基于YCbCr颜色提取火焰区域第25-27页
    · HSI颜色空间第27-28页
    · 基于HSI颜色空间提取火焰区域第28-29页
  · 火焰的纹理特征第29-33页
    · 火焰目标的面积变化率特征第30-31页
    · 火焰目标的形态规则度特征第31-32页
    · 火焰目标的形态重叠度特征第32-33页
  · 本章小结第33-34页
4 基于火焰动态模型融合的火焰检测的算法研究第34-44页
  · 算法整体流程图第34页
  · 疑似火焰运动区域提取第34-40页
    · 运动前景目标提取第34-38页
    · 火焰颜色空间提取疑似火焰运动区域第38-40页
  · 火焰动态模型融合第40-43页
    · 火焰动态模型第40-41页
    · 基于火焰动态模型的概率融合第41-43页
  · 本章小结第43-44页
5 算法总结及实验结果分析第44-51页
  · 算法总结第44-45页
  · 火焰检测结果分析第45-50页
  · 本章小结第50-51页
6 结论与展望第51-53页
  · 结论第51页
  · 展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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