基于稀疏表达的火焰与烟雾探测方法研究

第1章 引论 1．1 概述 1．2 火焰和烟雾区域的特征定义和变换方法 1．3 火焰和烟雾区域的分类方法 第2章 火焰与烟雾特征的定义、分析和提取 2．1 火焰和烟雾的颜色特征 2．2 火焰和烟雾区域增强和分割 2．3 火焰和烟雾的静态特征 2．4 火焰和烟雾的动态特征 2．5 特征数据的变换与降维的基本原理 2．6 特征选择与融合 第3章 基于统计方法的火焰和烟雾区域分类 3．1 贝叶斯决策概述 3．2 K*近邻分类算法概述 3．3 类条件概率密度概述 3．4 决策树分类概述 3．5 随机决策森林概述 3．6 遗传算法概述 第4章 火焰与烟雾区域的稀疏描述和分类方法 4．1 基于稀疏表达的基本概念及分类方法 4．2 字典构成方法 4．3 采用各种字典和稀疏编码方法对图像去噪和重构 4．4 采用各种字典对火焰图像稀疏分解的残差计算 4．5 基于稀疏字典的火焰区域分类方法 第5章 基于特征融合和分类器组合的火灾区域的探测 5．1 火焰和烟雾区域搜索策略 5．2 基于融合特征和分类器组合的火焰和烟雾区域分类 参考文献