[發明專利]基于暗原色先驗理論的霧霾檢測與分級方法

在審

• 申請號: 202110291375.8
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN113065420A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 周圓;閆康明;曹濤;解旭開;李丹丹
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種基于暗原色先驗理論的霧霾檢測與分級方法，包括下列步驟：(1)輸入圖像的暗通道圖生成；(2)輸入圖像的去霧圖像獲?。航⑸⑸浣橘|成像模型，模型包括背景光信息A與透射率參數t，根據暗原色先驗理論，通過已有的有霧圖像I，進行模型反演，獲取其對應的去霧清晰圖像J；(3)圖像霧霾信息表征值獲得：對步驟(1)中獲得的暗通道圖I^dark的亮度均值與步驟(2)得到的去霧圖像J的亮度均值做差，獲取圖像霧霾信息的單一映射表征值V；(4)霧霾程度分級判定。

技術領域

本發明屬于圖像分類領域，更具體地，涉及一種基于暗原色先驗理論的霧霾檢測與分級判別算法，用于通過監控視頻畫面分析高速公路特定區域霧霾的有無與相應級別判斷。

背景技術

隨著我國經濟的飛速發展，高速公路通車里程也在快速的增長，但伴隨而來的是高速公路上引發的惡性交通事故的增多。其中，相當多的事故是由惡劣的天氣造成的，而霧霾天氣就是其中影響程度最大的因素之一^[1]。因此，在高速公路中，通過監控視頻畫面分析及時的檢測到特定區域出現的霧霾，并準確的對霧霾程度進行判定分級，對于高速公路限行禁行控制，降低交通事故的發生率，是極為重要的，也是必要的^[2]。

2011年，何凱明博士提出了暗原色先驗理論^[3]，該理論被證明是目前最經典的圖像去霧算法。本專利提出將暗原色先驗理論用于視頻畫面霧霾檢測與程度分級判別。我們通過輸入圖像獲得其暗通道圖表示，并基于暗原色先驗理論完成圖像去霧過程，得到去霧清晰圖^[4]。暗通道圖在一定程度上可以反映出圖像的霧霾特征與內容信息，使之與反映輸入圖像場景內容信息的去霧輸出圖像相結合(亮度通道做差)，在一定程度上，可以得到公共空間中對輸入圖像霧霾信息的單一映射表征值。依據此霧霾信息表征值，結合通過實驗分析預先確定的判定閾值，即可實現霧霾檢測與程度分級判別任務^[5][6]。經理論推理與實驗驗證，利用暗原色先驗理論實現的基于監控視頻畫面分析的霧霾檢測與程度分級算法符合具體場景應用需求，且具有成本低，操作方便，無需額外信息與標定，穩定性好等顯著特點。且在國內外資料中，暫無發現直接利用暗原色先驗算法進行霧霾檢測與程度分級判別的方法，因此本方法具備很強的創新性。

參考文獻：

[1]丁雪龍.高速公路團霧檢測技術研究[D].2016.

[2]李易潤.基于視頻分析技術的高速公路團霧預警系統設計[D].

[3]He K,Sun J,Fellow,et al.Single Image Haze Removal Using DarkChannel Prior[J].IEEE Transactions on Pattern AnalysisMachine Intelligence,2011,33(12):2341-2353.

[4]趙瑞.基于暗原色先驗理論的大氣能見度測量[J].激光與光電子學進展,2016(53):72-79.

[5]王月琴,張文菊,談玲瓏.基于BP神經網絡的高速公路團霧預測研究[J].佳木斯大學學報(自然科學版),2017,35(003):485-487.

[6]胡眾義,劉清,郭建明,等.一種基于SVM分類的霧圖自動檢測方法[J].計算機仿真,2015,32(2):342-346.

發明內容

本發明針對霧霾天氣情況下采集圖像的整體色調特點，以計算機視覺技術為基礎，通過暗原色先驗理論基礎，提供了一種基于監控視頻畫面分析的霧霾檢測與程度分級判別算法，最終完成特定的霧霾圖像分類目的。技術方案如下：

1.一種基于暗原色先驗理論的霧霾檢測與分級方法，包括下列步驟：

(1)輸入圖像的暗通道圖生成