煤礦井下圖像處理技術

內容簡介

視頻監控智慧型分析技術是煤礦安全監控技術發展的重要方向。通過智慧型視頻分析技術自動分析視頻監控數據的異常現象，有助於及時發現監控場景中的突發事故並及時報警，對於生產過程的實時管理具有重要作用。亦可避免由人工監控帶來的漏報和誤報等問題，並能顯著降低監控人員的工作量。

　　《煤礦井下視頻圖像處理技術》以煤礦井下生產人員的行為監控為研究對象，針對煤礦井下視頻監控的特點，重點描述如何使視頻圖像更清晰和如何準確高效地檢測出煤礦場景中的人員和環境目標；研究了煤礦井下複雜環境中的圖像增強、圖像分割、圖像檢測、人臉跟蹤特徵提取和識別等方面的多種算法。

　　《煤礦井下視頻圖像處理技術》可供煤礦領域相關人員及從事視頻監控研究工作的專業技術人員閱讀，也可作為計算機及相關專業高年級本科生和研究生的參考書。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 煤礦井下視頻監控系統概述

1．2 煤礦井下視頻監控的特點

1．3 煤礦井下視頻監控理論與套用研究

1．3．1 人員檢測技術方法研究

1．3．2 火災檢測算法套用研究

1．3．3 火焰圖像分割方法分類

1．3．4 塵霧圖像增強算法研究

1．3．5 煤礦井下人臉識別技術研究

第2章視頻監控相關技術與理論

2．1 灰度化與二值化

2．2 直方圖均衡化與形態學處理

2．3 圖像去噪技術

2．3．1 空間域圖像去噪

2．3．2 變換域圖像去噪

2．4 ViBe運動檢測算法

2．5 數字圖像壓縮技術

2．5．1 圖像格式、容器和壓縮標準

2．5．2 霍夫曼編碼

2．5．3 小波編碼

2．5．4 算術編碼

2．6 圖像下採樣

第3章煤礦井下塵霧圖像增強算法研究

3．1 模糊理論圖像增強

3．1．1 模糊集合

3．1．2 模糊理論圖像增強的處理步驟

3．2 塵霧圖像退化模型與增強算法

3．2．1 塵霧圖像退化模型

3．2．2 暗原色先驗理論

3．2．3 透射率圖獲取

3．2．4 自適應雙邊濾波器

3．2．5 透射率圖最佳化與去噪

3．2．6 圖像復原

3．3 實驗結果與分析

第4章煤礦井下人員檢測技術

4．1 運動區域前景提取

4．1．1 隔幀差分法

4．1．2 背景更新

4．1．3 前景提取

4．2 單礦工運動目標檢測

4．3 HOG+SVM礦工檢測

4．3．1 HOG特徵提取

4．3．2 主成分分析法降維

4．3．3 分類器的訓練

4．3．4 實驗結果與分析

第5章火焰分割算法研究

5．1 ViBe算法的最佳化

5．2 火焰顏色識別規則

煤礦井下圖像處理技術

基本介紹

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