CN102254315A - 双数字相机大气能见度观测法 - Google Patents

Abstract

本发明双数字相机大气能见度观测法提供了一种基于数字摄像技术的大气能见度观测方法。该方法从大气辐射原理出发，应用两台数字相机在不同距离处对远方同一目标物进行拍摄，根据由远近两个相机拍摄到的目标物与天空背景图片中目标物与天空背景对比度的差别及两相机的距离来确定大气能见度。该方法操作简便，不需要对目标物做黑体假设，也不需要已知目标物的距离。具有观测准确，操作简单，适应性强等特点。

Description

双数字相机大气能见度观测法

技术领域

本发明涉及大气监测领域中大气能见度观测方法。

背景技术

大气能见度是衡量视觉空气质量的一个重要参数，它反映了当前的大气透明度。大气能见度通常被定义为“以天空为背景的目标物的轮廓能够被肉眼辨识的最大水平距离”(Horvath，1981)。大气能见度是一项重要的气象参数，它不仅与航空，航海以及陆路交通安全息息相关(Andrey et al.，2003)，影响军事活动，也反映了空气中颗粒物污染的状况(Charlson，1969)，是城市环境空气质量的常规监测指标之一。

传统的大气能见度监测方法是目测法或大气透射仪法。目测法通过人肉眼观测来确定大气能见度，其规范性，客观性相对较差。大气透射仪通过直接测量两点间的大气消光推算大气能见度。该方法需要较长的光程(e.g.，300m～2km)，测量的可靠性受光源及感光系统工作稳定性影响。而且在实际操作中，任何光学元件或安装状况的改变都需要对大气透射仪进行重新标定(Kim et al.，2005)，从而提高了系统运行及维护成本。早在上世纪八十年代，Richard et al.用胶片相机来的观测能见度。他用teleradiometer与一组灰度板来标定了感光胶片密度与辐射度之间的关系，进而通过分析胶片图像来计算能见度。并随着数码技术的发展，数字相机越来越多地作为定量光学观测仪器应用到能见度观测中。Xie et al.开发了一套数字摄像能见度系统(DPVS)观测日间水平能见度。该研究选取远山作为目标物用数字相机进行拍摄。根据目标物的距离和目标物与天空背景的对比度来计算能见度并与激光雷达的观测进行了对比。然而该系统对目标物为黑体的假定会导致结果偏低。Lv et al.对DPVS进行了改进，开发了“双亮度比差法”。该方法对同一直线上两个不同距离的目标物进行拍摄，并根据两目标物对应天空背景亮度差的比值来计算能见度，消除了数字摄像系统暗电流及背景散光的影响，提高了DPVS的测量范围与精度。然而该方法需要得知两目标物与天空背景内在亮度差的比值，而此比值无法通过数字相机直接测得，需要进行假定，这也就造成了DPVS双亮度差方法计算白天气象能见度的重要误差来源。Luo et al.研究了目标物的“特征亮度”与能见度的关系，发现特征亮度与能见度在5-10公里范围内有很好的相关性，从而通过特征亮度计算能见度。然而通过观测特征亮度和计算能见度的比例系数与目标物自身的性质及目标物与相机直间的距离有关，因而不能推广到其他观测状况。另一类利用数字图像分析来观测能见度的方法是基于能见度与图像频率信息的关系。Liaw et al.通过傅立叶变换和高频通过过滤器把数字图像的高频率信息分离出来，得到高频部分的傅立叶变换指数与图像所对应的能见度进行统计分析来得到经验关系。Xie et al.对景物的数字图像进行了频谱分析来求得图像频率与能见度的相关性。然而，这类方法所依赖的能见度与图像频率的关系也是基于特定的相机景象的。也就是说，一旦用该相机拍摄另一景象，这种关系就需要重建，从而该方法的推广性也受到了限制。Baumer et al.通过分析全景数字图片，对景物中一系列已知距离的目标物进行边界识别，把所能识别边界的最远的目标物的距离定为能见度。该方法模拟目测法原理但同时又能保证结果的客观性。然而应用此方法需要在拍摄地周围存在由远及近各种距离的目标物，而且需要已知目标物的距离，实施起来比拍摄单一物体的方法更为麻烦，而且方法的分辨率也受到了目标物数量的限制。

总得来讲，目前国内外对数字图像能见度方法的研究在拍摄对象的选取，图像信息与能见度关系的标定，以及实施的复杂性等方面存在局限性，阻碍了这类方法在能见度观测中的普遍应用。需要在以往研究的基础上，开发一套不需要假定目标物为黑体，或已知目标物距离，或对所选取景物进行标定的方法来应用数字相机观测能见度。

发明内容

本发明的目的是在于解决现有技术的缺陷，提供一种理论上更为准确，操作上更为简单，推广上更具适应性的，基于数字摄像技术的能见度观测方法。

本发明的具体方法如以下步骤：

一、数字相机的标定

1.数字相机响应曲线的获得

数字相机的光敏原件，如CCD或CMOS，由上百万的像素组成。拍照时，每个像素根据其接收到的曝光量的大小会产生一个电信号，该电信号被相机内部的电路转化成一个在0到255之间的整数，即像素值。不同的曝光量对应不同的像素值，这种对应可以被下式描述

E＝k·PV^γ                                (1)

其中k和γ为与相机有关的常数，E是曝光量，即入射光辐照度H乘以光圈面积A乘以曝光时间T：

E＝H·A·T                                (2)

入射辐照度与辐射辉度即入射光强度I成正比，Kolb et al.1995给出辐照度与辐射辉度的关系：

$H=I\frac{\mathrm{\π}}{4}{\left(\frac{D}{f}\right)}^2{\cos }^4\mathrm{\α}---\left(3\right)$

D为光圈直径，f为镜头焦距，α为像素所在位置与镜头轴线所成的角度。结合方程(1)-(3)，可以得到：

I·A·T＝k′·PV^γ                               (4)

因此，用固定光圈，不同曝光时间，拍摄稳定均匀光源照明的均匀白色漫反射表面，把所得到图像中间部分的像素值与相应的曝光时间在双对数坐标上进行线性拟合，即可得到γ。这样，在曝光时间和光圈都固定的情况下，来自景物的入射光强度与图像中景物所对应部分的像素值有如下关系：

I＝k″·PV^γ                                     (5)

数字相机的拍摄模式设置为“手动”模式。将其光圈调至最小。在良好白光照明条件下，寻找一均匀白色漫反射表面。在距该表面0.5米处，用数字相机在不同曝光时间设定下对该表面进行拍摄。然后把所获取的彩色图像转成灰度图像，并读出图像中间1/2面积的平均像素值。把所获得所有图像都进行上述处理，并绘出像素值的对数与曝光时间的对数的散点图，即ln(像素值)vs.ln(曝光时间)。对该散点图进行线性回归拟合，得到数字相机的响应曲线(如图1)。

二.景物图片的拍摄

选背对太阳方向，对距离100米到1000米的具有均匀黑色或灰色表面的物体，如建筑物，及其均匀天空背景用两数字相机同时进行拍摄。相机拍摄模式为“手动”模式，光圈设置为最小即F8.0，设置曝光时间使图像亮度适中。相机闪光灯关闭。应用相机的光学调焦功能把目标物放大到最大。拍摄时两相机位置与目标建筑物成一直线，两相机相距100-300米，如图2。

3.数据分析处理

图2中从目标物发出的射向相机的初始光强度为I_b0天空背景光强度为I_w0。近相机距目标物为x₁，近相机接收到的来自目标物与天空背景的光强度为I_b1和I_w1。远相机距近相机为x₂，远相机接收到的来自目标物与天空背景的光强度为I_b2和I_w2。根据辐射传输原理，有如下关系：

I_w1＝I_w0·T₁+I_p1                        (6)

I_b1＝I_b0·T₁+I_p1                        (7)

其中I_p1来自长度为x₁的大气段的路径光强，T₁为x₁大气段的透射率。同理远相机接收到的光强为：

I_w2＝I_w0·T₁₊₂+I_p1+2                    (8)

I_b2＝I_b0·T₁₊₂+I_p1+2                    (9)

其中I_p1+2来自长度为x₁+x₂的大气段的路径光强，T₁₊₂为长度为x₁+x₂大气段的透射率，等于大气段x₁的透射率乘以大气段x₂的透射率T₁₊₂＝T₁×T₂。

由方程(6)-(9)可得：

$T_2=\frac{I_{w2}-I_{b2}}{I_{w1}-I_{b1}}---\left(10\right)$

假定大气段x₂是均匀的，其消光系数σ_ext沿光程x₂不变，则可由Lambert-beer定律得到：

T₂＝exp(-x₂·σ_ext)                     (11)

根据Koschmieder能见度公式：

$\mathrm{visibility}=\frac{3.912}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ext}}}---\left(12\right)$

结合方程(10)-(12)，得到能见度与两相机接收到的来自目标物及背景的光强的关系：

$\mathrm{visibility}=\frac{3.912\·x_2}{\ln \left(\frac{I_{w1}-I_{b1}}{I_{w2}-I_{b2}}\right)}---\left(13\right)$

在图像处理软件中打开由远近两相机同时拍摄的具有深色均匀表面的物体及其天空背景的图片，分别选取图片中深色表面及相邻天空背景部分，要求所选取部分含有像素数目大于200。计算出远、近两相机拍摄到的数字图片中所选取的物体表面部分的平均像素值PV_b2、PV_b1，和相邻天空部分的平均像素值PV_w2、PV_w1。假定两相机拍摄时设定的曝光时间和光圈大小相同，根据方程(5)和方程(13)计算出大气能见度：

$\mathrm{visibility}=\frac{3.912\·x_2}{\ln \left(\frac{{\mathrm{PV}}_{w1}^{\mathrm{\γ}}-{\mathrm{PV}}_{b1}^{\mathrm{\γ}}}{{\mathrm{PV}}_{w2}^{\mathrm{\γ}}-{\mathrm{PV}}_{b2}^{\mathrm{\γ}}}\right)}---\left(14\right)$

附图说明

图1为数字相机标定曲线，横坐标为各种曝光时间条件下拍摄的标定照片平均像素值的对数，纵坐标为该图片被拍摄时的曝光时间的对数。图2为双数字相机拍摄同一目标物。近相机距目标物为x₁，远相机距近相机x₂。来自目标物与其天空背景的初始辐射辉度即光强度为I_b0与I_w0。近相机接收到的来自目标物与其天空背景的光强度为I_b1与I_w1。远相机接收到的来自目标物与其天空背景的光强度为I_b2与I_w2。

具体实施方式

为更好的理解本发明，下面通过具体实施来作进一步说明。

图3为近相机拍摄的距相机700米处建筑物与天空背景的照片。图4为远相机拍摄的距相机850米处建筑物与天空背景的照片。在图像处理工具中，例如MATLAB或Photoshop，分别就目标物均匀深色部分和相邻均匀天空背景部分取样，如图中红色方框所示。用图像处理工具计算所取部分的平均像素值，然后根据方程(14)计算出大气能见度为6km。

Claims (1)

1.双数字相机大气能见度观测法，该方法包括如下步骤：

(1)数字相机的标定

数字相机的拍摄模式设置为“手动”模式，将其光圈调至最小，即F8.0；在良好白光照明条件下，寻找一均匀白色漫反射表面，调整数字相机的距离和焦距使该表面充满相机视野；用数字相机在不同曝光时间设定下对该表面进行拍摄；然后把所获取的彩色图像转成灰度图像，并读出图像中间部分的平均像素值；把所获得所有图像都进行上述处理，并绘出像素值的对数与曝光时间的对数的散点图，即ln(像素值)vs.ln(曝光时间)；对该散点图进行线性拟合，得到数字相机的γ值；

(2)景物图片的拍摄

选背对太阳方向，对远处具有均匀深色表面的物体，如建筑物，及其均匀天空背景用两数字相机同时进行拍摄；相机拍摄模式为“手动”模式，光圈设置为最小，即F8.0；设置曝光时间使图像亮度适中，相机闪光灯关闭，并应用相机的光学调焦功能把目标物放大到最大；拍摄时两相机位置与目标建筑物成一直线，两相机相距100-300米；

(3)数据分析处理

在图像处理软件中打开由远近两相机同时拍摄的具有黑/灰均匀表面的物体及其天空背景的图片，分别选取图片中黑/灰表面及相邻天空背景部分；计算出所选取的物体表面部分的平均像素值和相邻天空部分的平均像素值；根据前述步骤(1)获得的相机的γ值确定由远近两相机所获得的数字图片中，目标物与其天空背景的相对辐射辉度，并结合两相机之间的距离来计算出大气能见度。

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