基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究

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基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究

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基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 引言	第8-25页
· 林火监测技术发展现状	第8-13页
· 国外林火监测技术发展现状	第8-10页
· 国内林火监测技术发展现状	第10-13页
· 林火图像识别技术研究现状	第13-17页
· 国外林火图像识别技术研究现状	第13-14页
· 国内林火图像识别技术研究现状	第14-17页
· 林火监测识别研究现状评述与问题的提出	第17-18页
· 研究目标与研究内容	第18-20页
· 研究的目的与意义	第18-19页
· 研究内容	第19-20页
· 研究方法与技术路线	第20-22页
· 研究方法	第20-21页
· 技术路线	第21-22页
· 基于视频图像的林火烟雾识别研究总体构想	第22-23页
· 本文内容组织	第23-25页
2 林火烟雾视频图像序列运动目标检测	第25-59页
· 林火烟雾视频图像预处理	第25-27页
· 图像去噪处理	第25-26页
· 图像灰度化处理	第26-27页
· 常用视频图像序列运动目标检测方法概述	第27-29页
· 背景估计法	第28页
· 帧间差分法	第28页
· 光流场法	第28-29页
· 林火烟雾视频图像序列运动目标检测算法研究	第29-57页
· 样本准备	第29-41页
· 基于帧间差分法的林火烟雾检测	第41-43页
· 基于背景估计法的林火烟雾检测	第43-48页
· 改进的背景估计法检测研究	第48-50页
· 对比实验与分析	第50-54页
· 改进的背景估计法结合色彩判断准则	第54-57页
· 本章小结	第57-59页
3 基于PCNN的图像特征提取方法研究	第59-95页
· 林火烟雾图像特征分析	第59-61页
· 颜色特征	第59页
· 形态与运动特征	第59-60页
· 纹理特征	第60-61页
· 常用林火烟雾图像纹理特征提取方法——灰度共生矩阵	第61-63页
· 灰度共生矩阵(GLCM)概述	第61-63页
· 灰度共生矩阵提取纹理特征的步骤	第63页
· 脉冲耦合神经网络(PCNN)	第63-70页
· PCNN基本模型	第63-66页
· PCNN图像处理的工作原理	第66-68页
· PCNN的特性分析	第68-69页
· PCNN在图像处理方面的应用	第69-70页
· 基于PCNN的图像特征提取	第70-83页
· 样本及处理	第70-73页
· PCNN参数设定与优化研究	第73-77页
· PCNN图像特征提取与特征序列的数学表达	第77-83页
· 实验与分析	第83-94页
· 支持向量机概述	第83-85页
· 特征数据归一化及其对分类结果的影响	第85-88页
· 三种特征数据构造方法的分类效果对比	第88-90页
· PCNN法与灰度共生矩阵法对比实验	第90-94页
· 本章小结	第94-95页
4 林火烟雾图像识别中的模式分类器比较研究	第95-121页
· 模式识别概述	第95-96页
· 常用模式分类器概述	第96-104页
· BP神经网络概述	第96-99页
· 自组织神经网络(SOM)概述	第99-102页
· 概率神经网络概述	第102-104页
· 分类器建模与对比实验	第104-120页
· 林火烟雾图像特征数据说明	第104页
· 交叉效度分析	第104页
· 实验环境及其他说明	第104-105页
· BP神经网络分类器建模与实验	第105-112页
· 自组织神经网络分类器建模与实验	第112-113页
· 概率神经网络分类器建模与实验	第113-115页
· 支持向量机分类器建模与实验	第115-116页
· 分类器对比实验	第116-118页
· 干扰物的进一步排除情况	第118-120页
· 本章小结	第120-121页
5 森林火灾智能识别系统设计与实现	第121-133页
· 系统设计	第121-122页
· 系统结构	第121-122页
· 功能设计	第122页
· 开发工具选择	第122-124页
· 建模工具MATLAB	第123页
· 图像处理与视觉函数库	第123页
· LIBSVM软件包	第123-124页
· 系统功能界面	第124-129页
· 工程应用情况	第129-132页
· 本章小结	第132-133页
6 结论与展望	第133-138页
· 结论	第133-136页
· 展望	第136-138页
参考文献	第138-144页
个人简介	第144-145页
导师简介	第145-146页
第二导师简介	第146-147页
致谢	第147页

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