[發明專利]基于圖像局部對比度的能見度測量方法

在審

• 申請號: 201810231687.8
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN108830273A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 胡遼林;田娟娟;趙瑞
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 韓玙

本發明公開了一種基于圖像局部對比度的能見度測量方法，具體按照下述步驟進行：采集又霧霾圖像和無霧霾圖像，分別對有霧霾圖像和無霧霾圖像進行預處理得到有霧霾基準圖像和無霧霾基準圖像，提取有霧霾基準圖像的圖像梯度和無霧霾基準圖像的圖像梯度，然后建立大氣能見度對比特征模型計算霧霾天氣的能見度。本發明的本發明的基于圖像局部對比度的能見度測量方法，有效地提高了能見度檢測精度，能夠更加準確地測量霧霾天氣的能見度。

技術領域

本發明屬于圖像處理方法技術領域，涉及一種基于圖像局部對比度的能見度測量方法。

背景技術

近年來，霧霾天氣的頻發給人們的日常生活帶來諸多不便，大氣能見度及時準確的預報對航空，河運和高速公路等交通運輸有重要意義。現有的能見度測量方法主要有目測法，器測法和數字攝像法。目測法規范性、客觀性相對較差；器測法成本高、調試復雜、穩定性易受環境限制；數字攝像法利用圖像的視覺特征測量大氣能見度，克服了目測法和器測法的局限性，成本低應用廣，受到國內外學者的廣泛關注。

陶善昌等通過計算圖像中地平線附近兩個不同距離的目標物與背景天空亮度差的比值求取白天能見度，但該方法對測量環境與目標物的選擇要求較高。許茜等通過提取基于像素對比度的圖像特征及向量，用支持向量機對能見度模型進行訓練，算法復雜，計算量大。Baumer等提出根據圖像局部對比度強度來估計視覺范圍，但需對大量的目標物進行標定，且系統對采集設備的參數設置很敏感，魯棒性較差。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于圖像局部對比度的能見度測量方法，能夠更加精確的測量霧霾天氣的能見度。

本發明采用的技術方案是，基于圖像局部對比度的能見度測量方法，其特征在于，具體按照下述步驟進行：

步驟1，選定目標物，用圖像采集設備采集選定的目標物的無霧霾圖像，備用；

在采集目標物的無霧霾圖像的相同位置，使用相同的圖像采集設備采集目標物的有霧霾圖像；

步驟2，將步驟1得到的無霧霾圖像進行預處理得到有霧霾基準圖像，將步驟1得到的有霧霾圖像進行預處理得到無霧霾基準圖像；

步驟3，計算步驟2得到的無霧霾基準圖像的圖像梯度C_j(X,Y)和有霾基準圖像的圖像梯度J_i(x,y)；

步驟4，步驟3完成后，建立大氣能見度對比特征模型計算霧霾天氣的能見度：

其中，(X,Y)為無霧霾基準圖像的圖像坐標，(x,y)為有霾基準圖像的圖像坐標，r為景深，V為大氣能見度。

本發明的特點還在于：

步驟2中通過下述步驟對無霧霾圖像進行預處理：

將步驟1得到的無霧霾圖像進行灰度處理后得到無霧霾灰度圖像，將無霧霾灰度圖像進行感興趣區域提取后得到無霧霾感興趣圖像，將無霧霾感興趣圖像進行特征點提取并進行特征點匹配后得到無霧霾基準圖像；

所述步驟2中通過下述步驟對有霧霾圖像進行預處理：

將步驟1得到的有霧霾圖像進行灰度處理后得到無有霧霾灰度圖像，將無有霧霾灰度圖像進行感興趣區域提取后得到有霧霾感興趣圖像，將有霧霾感興趣圖像進行特征點提取并進行特征點匹配后得到有霧霾基準圖像。

無霧霾感興趣圖像和有霧霾感興趣圖像進行特征點提取時均使用SIFT算法進行角點、邊緣點、暗區的亮點及亮區的暗點進行提取，提取后均通過計算特征點的方向進行圖像匹配。

步驟3中計算有霧霾基準圖像的圖像梯度J_i(x,y)按照下述步驟進行：

步驟3.1，將步驟3得到的有霧霾基準圖像進行分區，得到多個有霧霾基準分區圖像；