[發明專利]基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法

有效

• 申請號: 202010087143.6
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111275698B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 黃鶴;茹鋒;王會峰;程慈航;胡凱益;陳永安;郭璐;許哲;黃鶯;惠曉濱
• 申請（專利權）人: 西安匯智信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李曉曉

1.基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取霧霾天氣下道路交通圖像；

步驟2：對步驟1中獲得的交通圖像進行灰度值處理，獲取灰度值圖像；

步驟3：對步驟2中的灰度值圖像進行計算，獲取灰度值分布最密集區域的灰度數值；

步驟4：根據步驟3計算所得灰度數值進行偏移操作，即以步驟3所獲灰度值作為原點計算熵值，然后向左逐次偏移一個單位灰度值同時計算每一點灰度值對應的熵值并獲取滿足道路分割要求的閾值數值；

步驟5：根據步驟4所獲取閾值進行最大熵道路分割；

步驟6：對步驟5道路分割后的圖像獲取連通帶；

步驟7：在步驟6獲得的連通帶區域內求取灰度值突變點，并對灰度值突變點的中值處理獲得天地分割線；

步驟8：由步驟7獲得的天地分割線得出v_i值，即天地分割線在圖像中的垂直坐標值，進而求解霧天能見度。

2.根據權利要求1所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟3中通過對灰度值圖像的計算獲取圖像灰度值分布的情況，從而獲得灰度值分布最密集區域對應的灰度數值，即灰度值分布最高峰值，從而有效快速找到灰度值分布的區域。

3.根據權利要求2所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟4中以灰度值分布最高峰為起點進行圖像熵值的計算，同時向左偏移一位灰度值并計算其對應熵值，進而與最高峰對應熵值進行比較判斷，重復以上步驟，直到灰度值對應熵值為最高峰熵值1.05-1.25倍，即獲得符合道路分割要求的熵值。

4.根據權利要求1所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟5中利用滿足道路分割要求的閾值對步驟1所獲霧天道路交通圖進行道路分割獲得道路區域。

5.根據權利要求4所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟6中所述連通帶為分割出道路區域后得到的一個天空與道路連通的區域；求解連通帶的方法為：首先，通過對單峰偏移最大熵閾值分割算法處理后的圖像矩陣的每一列像素值進行求和處理，并將每一列的像素值之和存到一個新的數組中；其次，比較新的數組中各個元素的大小，找出其中最大的元素，這個最大的元素位置就是列像素和最大的列在圖像中所在的位置，即為最接近公路中央的位置；接著，確定一個列像素值和的范圍，得到若干條符合條件的列像素之和，將上述符合條件的列像素所在列在原圖中畫出后只保留下最左側和最右側兩條豎線，兩條豎線中間所夾的區域即連通帶。

6.根據權利要求4所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟7中在連通帶中進行做差處理得到像素值變化明顯的點，即灰度值突變點，具體為：首先，將步驟2所得灰度圖像每個點的像素值存入矩陣中；其次，在該矩陣中找到連通帶兩條豎線的位置坐標；最后，以這兩個位置坐標為邊界，把邊界中間的所有元素看成一個新矩陣，稱為連通帶矩陣，對連通帶矩陣的每一列進行相鄰元素的做差處理，設定閾值，當像素值之差大于閾值時，標記出相鄰元素中上方元素在灰度圖像上對應的坐標點，這些被標記的坐標點即為灰度值突變點，對突變點的坐標判斷，當這些坐標點聚集或連成一片時，即推斷出天地分割線所在位置，若無法滿足判斷條件則提示圖像不符合要求。

7.根據權利要求4所述的基于單峰偏移最大熵閾值分割霧天道路能見度檢測方法，其特征在于，步驟8中霧天能見度V由下式計算：

V＝3Hf/[2(v_i－v_h)cos(θ)]

其中，H表示攝像機距離地平面的高度，θ表示攝像機的光軸與地平面的夾角，f表示攝像機的有效焦距，v_h表示地平線在圖像中的垂直坐標值。