[发明专利]基于图像局部对比度的能见度测量方法

说明书

本发明公开了一种基于图像局部对比度的能见度测量方法，具体按照下述步骤进行：采集又雾霾图像和无雾霾图像，分别对有雾霾图像和无雾霾图像进行预处理得到有雾霾基准图像和无雾霾基准图像，提取有雾霾基准图像的图像梯度和无雾霾基准图像的图像梯度，然后建立大气能见度对比特征模型计算雾霾天气的能见度。本发明的本发明的基于图像局部对比度的能见度测量方法，有效地提高了能见度检测精度，能够更加准确地测量雾霾天气的能见度。

技术领域

本发明属于图像处理方法技术领域，涉及一种基于图像局部对比度的能见度测量方法。

背景技术

近年来，雾霾天气的频发给人们的日常生活带来诸多不便，大气能见度及时准确的预报对航空，河运和高速公路等交通运输有重要意义。现有的能见度测量方法主要有目测法，器测法和数字摄像法。目测法规范性、客观性相对较差；器测法成本高、调试复杂、稳定性易受环境限制；数字摄像法利用图像的视觉特征测量大气能见度，克服了目测法和器测法的局限性，成本低应用广，受到国内外学者的广泛关注。

陶善昌等通过计算图像中地平线附近两个不同距离的目标物与背景天空亮度差的比值求取白天能见度，但该方法对测量环境与目标物的选择要求较高。许茜等通过提取基于像素对比度的图像特征及向量，用支持向量机对能见度模型进行训练，算法复杂，计算量大。Baumer等提出根据图像局部对比度强度来估计视觉范围，但需对大量的目标物进行标定，且系统对采集设备的参数设置很敏感，鲁棒性较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像局部对比度的能见度测量方法，能够更加精确的测量雾霾天气的能见度。

本发明采用的技术方案是，基于图像局部对比度的能见度测量方法，其特征在于，具体按照下述步骤进行：

步骤1，选定目标物，用图像采集设备采集选定的目标物的无雾霾图像，备用；

在采集目标物的无雾霾图像的相同位置，使用相同的图像采集设备采集目标物的有雾霾图像；

步骤2，将步骤1得到的无雾霾图像进行预处理得到有雾霾基准图像，将步骤1得到的有雾霾图像进行预处理得到无雾霾基准图像；

步骤3，计算步骤2得到的无雾霾基准图像的图像梯度C_j(X,Y)和有霾基准图像的图像梯度J_i(x,y)；

步骤4，步骤3完成后，建立大气能见度对比特征模型计算雾霾天气的能见度：

其中，(X,Y)为无雾霾基准图像的图像坐标，(x,y)为有霾基准图像的图像坐标，r为景深，V为大气能见度。

本发明的特点还在于：

步骤2中通过下述步骤对无雾霾图像进行预处理：

将步骤1得到的无雾霾图像进行灰度处理后得到无雾霾灰度图像，将无雾霾灰度图像进行感兴趣区域提取后得到无雾霾感兴趣图像，将无雾霾感兴趣图像进行特征点提取并进行特征点匹配后得到无雾霾基准图像；

所述步骤2中通过下述步骤对有雾霾图像进行预处理：

将步骤1得到的有雾霾图像进行灰度处理后得到无有雾霾灰度图像，将无有雾霾灰度图像进行感兴趣区域提取后得到有雾霾感兴趣图像，将有雾霾感兴趣图像进行特征点提取并进行特征点匹配后得到有雾霾基准图像。

无雾霾感兴趣图像和有雾霾感兴趣图像进行特征点提取时均使用SIFT算法进行角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点进行提取，提取后均通过计算特征点的方向进行图像匹配。

步骤3中计算有雾霾基准图像的图像梯度J_i(x,y)按照下述步骤进行：

步骤3.1，将步骤3得到的有雾霾基准图像进行分区，得到多个有雾霾基准分区图像；