第1章 引论 1
1.1 概述 1
1.2 火焰和烟雾区域的特征定义和变换方法 4
1.3 火焰和烟雾区域的分类方法 7
第2章 火焰与烟雾特征的定义、分析和提取 13
2.1 火焰和烟雾的颜色特征 13
2.2 火焰和烟雾区域增强和分割 20
2.3 火焰和烟雾的静态特征 27
2.4 火焰和烟雾的动态特征 30
2.5 特征数据的变换与降维的基本原理 34
2.6 特征选择与融合 41
第3章 基于统计方法的火焰和烟雾区域分类 57
3.1 贝叶斯决策概述 57
3.2 K最近邻分类算法概述 62
3.3 类条件概率密度概述 65
3.4 决策树分类概述 72
3.5 随机决策森林概述 84
3.6 遗传算法概述 92
第4章 火焰与烟雾区域的稀疏描述和分类方法 122
4.1 基于稀疏表达的基本概念及分类方法 122
4.2 字典构成方法 125
4.3 采用各种字典和稀疏编码方法对图像去噪和重构 132
4.4 采用各种字典对火焰图像稀疏分解的残差计算 136
4.5 基于稀疏字典的火焰区域分类方法 137
第5章 基于特征融合和分类器组合的火灾区域的探测 142
5.1 火焰和烟雾区域搜索策略 142
5.2 基于融合特征和分类器组合的火焰和烟雾区域分类 150
参考文献 182