1、选题的意义及国内外研究动态。
1、选题的意义。
吸烟危害健康是众所周知的事实。吸烟是肺癌的重要致癌因素。吸烟者患肺癌的危险性是不吸烟者的13倍。
而且，吸烟也是许多心、脑血管疾病的主要危险因素。统计资料表明，冠心病和高血压病患者中75％有吸烟史。另外，吸烟对呼吸道和消化道也有不可忽视的危害。
除此之外，二手烟的危害更是不可小觑。被动吸烟者所吸入的有害物质浓度并不比吸烟者低。
基于此，在不远的将来对吸烟行为的限制势在必行，尤其是**量较大的公共场所。智能**监控，就是一种很好的限制吸烟行为的方案。智能视觉监控，是指通过机器来帮助人脑对**图像进行视觉分析和自动监控，以提高监控有效性的一种技术，根据智能视觉分析可以针对吸烟行为进行有效的分析，事先预警，事中处置，事后取证。
而本课题所研究的烟雾图像特性分析及识别，是智能化**监控的关键环节，必须准确无误的识别画面中的目标，才能进行高准确度的智能化分析。可见，对于本课题的研究是非常有意义的。
2、国内外研究动态
在**监控系统中，目标识别的目的是从序列图像中将感兴趣的区域(一般为运动目标区域，此为是香烟烟雾区域)从背景图像中提取出来。目前国内外常用的目标识别方法主要有：背景减除、时间差分、扩展的em算法、能量运动检测、基于数学形态学的场景变化检测等。
其中背景减除和时间差分均属于求差法，即都采用当前图像与参考图像进行相减的方法来完成运动目标的检测。例如，b ugur toreyin等人[3]提出了一种基于小波的**烟雾检测技术，该方法假设摄像机静止不动，烟雾出现使背景景物边缘模糊，在小波域上表现为高频能量降低，该算法的缺点是烟雾检测的前提条件是背景图像中必须有较强的边缘和纹理成分，从而限制了该算法的应用范围。天津大学的翟文鹏等人[4]提出了多判据结合的**烟雾探测方法。
利用块匹配方法对背景建模，进而得到可疑运**元；然后分析可疑烟雾图元是否符合火灾烟雾的三个重要特征，进而判断是否有火灾烟雾发生。该算法有较强的抗干扰性，明显地提高了烟雾检测的准确率，可是计算量较大。
虽然，对于以烟雾为目标的识别算法已经趋于成熟。但是相对于香烟烟雾的图像特性的分析研究还鲜有报道。然而其各种算法的应用却是大同小异的。
针对香烟烟雾图像特性的识别算法的具体实现和应用参数的确定，还需要进行进一步的研究与分析。
2、研究的主要内容及关键技术。
1、主要内容。
1)研究无风条件下，香烟烟雾在**图像中的静态和动态特性。
香烟烟雾的静态特性主要有颜色饱和度、半透明性等；动态特性主要有整体运动的相似性、局部运动的不规则性、边界闪烁频率等。
2)根据烟雾的图像特性研究简单背景下的识别方法。
识别烟雾的方法主要分两步：提取疑似烟雾区以及对烟雾区的识别。在识别过程中，面临的最大问题就是阈值和参数确定。
通过对图像特性的研究，设定恰当的阈值，对非烟雾区的图像信息进行剔除。但在以往的研究中，常用的阈值和参数都是针对火灾烟雾的。因此，就需要自己对香烟的烟雾进行反复分析和研究确定恰当的参数。
这就增加了课题的研究难度。
3)采用matlab语言编制程序。
采用matlab编写程序，对设计的研究算法进行验证。
2、关键技术。
1)混合高斯模型、块匹配模型对背景建模。
利用混合高斯模型或块匹配方法对烟雾目标进行提取，可以有效的屏蔽掉非运动的背景图像。
2)帧间差分与背景差分技术。
利用帧间差分和背景差分相互融合的方法对烟雾进行检测，也可以有效的区分出运动区域和背景区域。
3)hsi颜色模型中的图像分割技术。
hsi颜色模型对人来说是最自然，最直观的。在hsi颜色模型下可以有效的实现基于颜色聚类的烟雾图像的分割，为进一步的操作打基础。
4)小波分析技术。
基于烟雾的半透明性影响着图像中高低频能量的分布情况，利用小波变换的场景边缘分析，可以有效的进行烟雾识别。
除了这些关键技术之外，针对烟雾图像的不同特性，有对应的的算法进行识别。例如，针对烟雾的不规则扩散性，就可以用疑似烟雾区的周长与面积的比值，与设定的阈值相比较，根据其大小关系就可以确定其是否为烟雾区。鉴于其计算方法多种多样，在此就不一一列出了。
3、研究步骤及方法。
1、研究步骤。
1)搜集资料，了解各种烟雾识别算法，并进行总结。
2)分析烟雾图像特性的静态和动态特性。
3)利用烟雾的图像特性，对疑似烟雾区提取算法的研究。
4)利用烟雾的图像特性，对烟雾区提取算法的研究。
5)比较各种算法的利弊，设计自己的研究算法。
6)利用matlab编程，对涉及到的研究算法进行验证。
2、研究方法。
本课题是研究性课题，主要的目的就是对各种算法进行分析和研究。因此，研究方法就是在基本了解了各种算法之后；针对每一种算法的各个步骤逐一的进行分析，了解其工作原理，工作过程和最终实现的效果；最后比较各种算法的利弊，根据这些经验设计出自己的识别方法，并用matlab编程，对自己的设计方案进行验证。
4、研究的工作进度。
第1周——第4周查阅资料，熟悉课题，开题审核。
第5周——第7周 matlab基础知识学习，图像预处理。
第8周——第9周提取疑似烟雾区各种算法的研究。
第10周——第11周识别烟雾区各种算法的研究。
第12周——第13周设计自己的识别方案，并进行matlab编程。
第14周——第16周程序调试，撰写**。
第17周——第18周毕业答辩。
5、参考文献。
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开题报告参考
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