[發明專利]基于透射率動態檢測的煙霧識別方法

在審

• 申請號: 201710141779.2
• 申請日: 2017-03-10
• 公開（公告）號: CN107045723A
• 公開（公告）日: 2017-08-15
• 發明（設計）人: 張檣;劉峰;李香禎;張挺;李斌
• 申請（專利權）人: 北京環境特性研究所
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06T7/254;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京君恒知識產權代理事務所(普通合伙)11466
• 代理人: 黃啟行,張璐

1.基于透射率動態檢測的煙霧識別方法，其特征在于包括：

S1、采用ViBe算法對監控視頻中的每一幀圖像進行背景更新，提取前景圖像；

S2、基于透射率圖像和大氣散射模型，獲取前景圖像的反照率圖像；

S3、針對待匹配圖像中的每個像素，獲取該像素與反照率圖像對應像素的相似值，當所述相似值超過預設的相似閾值時，判定所述像素為煙霧。

2.如權利要求1所述的煙霧識別方法，其特征在于，步驟S1包括：

S11、背景模型表示：定義I(x)為歐式空間中位于x處的像素值，I₁、I₂、…、I_N為選取的樣本像素，N為背景樣本的數量，則像素x處對應的背景模型M(x)如下式所示：M(x)＝{I₁,I₂,…,I_N}；

S12、背景模型初始化：在第一幀圖像中從像素x的八鄰域N_G(x)里隨機選取N個像素值存放到背景模型的N個背景樣本中，定義M⁰(x)作為第一幀圖像的背景模型：M⁰(x)＝{I⁰(y)|y∈N_G(x)}；y為八鄰域N_G(x)內的任意一個像素；

S13、像素分類：對于任意一幀圖像，定義S_R(I(x))是以像素x為中心、距離R為半徑的集合，當該幀圖像的背景模型M(x)與S_R(I(x))的交集大于設定閾值#min時，判定像素I(x)為背景像素；

S14、采用ViBe算法進行背景更新：若像素I(x)被分類為背景像素，以設定概率從像素I(x)的背景模型M(x)中隨機選取一個背景樣本I_k，然后用I(x)來替代；以設定概率從像素x鄰域的背景模型M_G(x)中隨機選取一個背景樣本I_k，然后用I(x)來替代。

3.如權利要求2所述的煙霧識別方法，其特征在于，所述設定閾值#min＝2；和/或，所述設定概率為1/16；和/或，距離R＝20。

4.如權利要求2所述的煙霧識別方法，其特征在于，步驟S14之后進一步包括：對步驟S14得到的二值化圖像進行開運算，并對開運算后的二值化圖像進行連通域標記，以標記出的連通域作為前景圖像。

5.如權利要求3所述的煙霧識別方法，其特征在于，前景圖像的反照率圖像為：

式中，ρ(x)為歐式空間中像素x處的反照率，I(x)為像素x的像素值，A為天空亮度估計值，t(x)為像素x處的透射率估計值。

6.如權利要求5所述的煙霧識別方法，其特征在于：對于任意一幀圖像，按照如下步驟確定天空亮度估計值：

對于每一個像素x，對像素x處的最小顏色分量進行最小值濾波，得到像素x的亮度值，記為Θ(x)；對像素x處的灰度分量進行邊緣提取，對邊緣圖像E(x)進行分塊統計，計算以像素x為中心的鄰域內邊緣像素數占鄰域總像素數的比例，記為N_edge(x)；

若像素x的亮度值大于以設定亮度閾值T_v、N_edge(x)小于設定平坦閾值，判定像素x位于候選天空區域；

對候選天空區域標記連通分量，選取圖像上方的一個連通分量作為天空區域，將天空區域中的最大像素值確定為天空亮度估計值A。

7.如權利要求6所述的煙霧識別方法，其特征在于，設定亮度閾值T_v＝0.95×Θ_max(x)；其中，Θ_max(x)為該幀圖像的各個像素對應的Θ(x)的最大值。