CN107505291B - 一种通过单幅图像估计能见度的方法 - Google Patents
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Abstract
一种通过单幅图像估计能见度的方法,本发明基于对大气粒子分布规律的观测,在理想大气下大气消光系数近似为恒定值时,将对场景大气消光系数β的计算分为理想大气消光系数β0和当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值β/β0,β0通过大气辐射学理论计算得到;β/β0通过图像去雾算法分别计算理想大气伪深度信息β0d和当前大气伪深度信息βd并做比值得到,通过计算β0与β/β0的乘积得到当前场景大气消光系数β,通过计算得到当前场景能见度值。本发明提出理想大气消光系数恒常性假设并成功推导出具体数值,实现了大气传播图e‑βd中βd的分离,仅依靠单幅图像对能见度进行准确测量,真正实现了无人工干预的全自动检测算法,降低成本且有较强的鲁棒性;能见度估计结果与人眼感受一致,可靠性高。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,涉及一种图像解析大气能见度方法。
背景技术
能见度是一个在交通、军事、环境和气候变化研究等一系列领域内倍受重视的气象要素。如何方便、准确地测量能见度已成为地面气象研究领域的一项重要任务。
目前,能见度的测量主要通过仪器完成。世界上普遍使用的能见度仪是透射仪和前向散射仪。透射仪在雾滴引起的中低能见度条件下测量结果较为准确,常被用于民航系统,但在有降水(如雨、雪等)或漂尘(如扬沙等)现象发生时,透射仪自身光源引起的前向散射光的影响不容忽视。前向散射仪因其体积小、安装简单、容易维护、测量范围广等特点,在航空、码头、高速公路等部门得到了广泛地应用,但在不同类型气溶胶条件下前向散射仪需要不同的修正,且非常小的采样体积的代表性也是需要考虑的问题。
随着计算机视觉技术的发展,基于数字摄像技术测量能见度的方法得到了国内外学者的广泛关注。美国明尼苏达大学运输系的Taek Mu Kwon使用视频照相机和多个标靶,在高速公路上进行日间能见度检测,通过将标靶的对比度值进行能见度非线性曲线拟合得出能见度值。吕伟涛等利用2组目标亮度差的比值计算气象能见度,即双亮度差方法(大气科学,2004,28(4):559-570)。该方法能有效地消除系统暗电流和背景杂散光的影响,但是仍需增加人工标志物,且测量点过少带来的检测误差也不可忽视。李勃等利用视频图像对比度的能见度检测方法,构建了无需人工标记的能见度检测系统(计算机辅助设计与图形学学报,2009,21(11):1575-1582)。该方法稳定性高,成本低,但其拍摄场景只能存在天空和路面。Hautiére N等将雾天图像成像模型和大气对比度的衰减模型相结合,实现了无需人工标记的能见度测量(Machine Vision and Applications,2006,17(1):8-20)。但该方法时间复杂度较高,不能满足实时性的需求,且在实际环境下的能见度检测仍需要场景中只存在天空和路面。
纵观国内外现有的基于图像处理的能见度检测方法,其检测过程或是凭借能见度仪或人工标志物,或是对检测环境要求苛刻,或是需要借助路况监控视频。对于无需人工干预及辅助设备、适用性广且满足实时性要求的能见度检测算法尚未见相关文献报道。
发明内容
本发明要解决的问题是:现有能见度检测技术存在不足,如对检测场景要求高、局限性大、检测范围受限、检测成本高、实时性差且精度易受影响等。因此需要一种无须辅助设备及人工干预、简单易实施且精度良好的能见度检测方法。
本发明的技术方案为:通过对基于对大气粒子分布规律的观测,在由空气分子及少量天然气溶胶构成的理想大气下大气消光系数近似为恒定值时,将对场景大气消光系数β的计算分为两部分:计算理想大气消光系数β0和当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值β/β0,β0通过大气辐射学理论计算得到;β/β0通过图像去雾算法分别计算理想大气伪深度信息β0d和当前大气伪深度信息βd并做比值得到,通过计算β0与β/β0的乘积得到当前场景大气消光系数β,进而代入能见度计算公式得到当前场景能见度值;具体过程如下:
步骤1:建立能见度计算公式,得到大气消光系数β与能见度Vmet的关系:采用气象光学视程作为能见度的特征量,气象光学视程V计算公式如下:
式中ε是对比度域值,以人眼最敏感的波长0.55μm和视觉域为依据,取ε等于2%;β是在0.55μm波长处的大气消光系数,能见度范围Vrg用气象光学视程V表示,单位为m,公式如下:
由公式(1)和(2)可知,通过计算场景图像大气消光系数β得到能见度范围,取能见度范围的中值作为最终能见度Vmet;
步骤2:提出理想大气消光系数恒常性假设,引入大气辐射学理论计算理想大气消光系数常量β0:大气主要由空气分子及气溶胶粒子构成,其中大尺度气溶胶粒子是影响能见度的最主要因素,地球大气层分布复杂,粒子种类多且是无规律变化,大气消光系数很难通过公式直接计算获得,而理想大气下大气粒子主要由空气分子及少量天然气溶胶构成,粒子散射以瑞利散射为主,由于地球上任意地点在任意时刻下空气分子的组成成分基本不变,天然气溶胶即使受地形、风向的影响而发生变化,也因占比小基本不影响大气粒子的整体组成,在理想大气下大气消光系数近似为恒定值,通过大气辐射学理论计算得到;为了计算理想大气消光系数,引入能够表征理想大气下大气层对竖直方向射入的太阳辐射削弱程度的物理量——理想大气透过率,其计算公式下:
式中取λ是波长,等于0.55μm,L为太阳穿过大气层的辐射路径长度,为理想空气分子透过率,为理想气溶胶透过率,β0是理想大气消光系数,β0由两部分构成:理想空气分子消光系数及理想气溶胶消光系数如公式(4)
(1)假定H=104m为大气层的有效高度:因为H=104m为对流层高度平均值,包含80%的大气粒子以及几乎所有的水汽,且在大于104m的大气区间内,大气粒子数密度系数N(z)与气象视距无关;
由上述理想大气假设条件并结合公式(3)得理想大气气溶胶透过率计算公式
式中L=mmessH,H=104m,mmess是相对光学质量,即来自天体的光线穿过大气层到达海平面的路径长度除以整层大气的垂直距离,由太阳天顶角θs唯一确定,太阳天顶角θs表征了太阳与地球的位置关系,由场景经纬度、拍摄日期、时间及时区计算得到;
式中βA为Angstrom浑浊度系数,表征大气浑浊程度;γ为波长指数,表示气溶胶粒子的尺度分布,理想情况下均为常数,将理想大气气溶胶透过率计算公式代入式(5)得理想大气气溶胶消光系数:
把L=mmessH代入公式(7)得
步骤3:依据暗原色先验原理选定图像目标区域x,保证大气传播图计算准确性:由于大气散射模型描述了雾化图像的退化过程,假定拍摄范围内大气粒子分布均匀,则大气散射模型可描述为:
I=Jt+I∞(1-t) (9)
式中I为图像,t为大气传播图,J为I去雾后的图像,I∞为大气光强度,由暗原色先验原理可知,任意户外无雾图像总是存在部分像素,其三通道中至少有一个通道的像素值非常小,则对大气散射模型RGB三通道使用最小运算符,再整体取最小值,得:
式中,Ω(x)是以x为中心的图像区域,t(x)是以x为中心的大气传播图,x=1,2,3…n,n为区域总个数,c为RGB三通道中的一个,Ic(y)为目标区域在c通道像素点y的像素值,Jc(y)为目标区域在c通道像素点y的去雾后的图像像素值,为c通道的大气光强度,记为I的暗通道图,根据暗原色先验原理,对取最小值等于0,则由公式(10)得:
步骤6:依据大气传播图分别计算当前场景和理想大气场景的伪深度信息并做比值得:β/β0,大气传播图可表示为:
t(x)=e-βd (13)
式中βd定义为区域x的伪深度信息,通过对大气传播图计算公式进行变形得到当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值公式,如公式(14)所示:
步骤7:将理想大气消光系数常值β0与比值β/β0相乘得到场景大气消光系数β,并通过公式(1)和公式(2)计算得到场景能见度范围,并取中值作为最终能见度Vmet。
本发明具有以下优点:
1.提出理想大气消光系数恒常性假设并成功推导出具体数值,首次实现了大气传播图e-βd中βd的分离,使得能见度估计不再依靠深度信息d,极大地降低了算法的局限性;
2.仅依靠单幅图像对能见度进行准确测量,无需任何辅助设备或标记物,无需图像配准或校正,真正实现了无人工干预的全自动检测算法,极大降低成本且有较强的鲁棒性;
3.基于视觉图像进行估计,使得能见度估计结果与人眼感受一致,可靠性较高。
附图说明
图1为本发明方法流程图;
图2为相对光学质量示意图;
图3为目标区域选取示意图;
图4为目标区域去雾过程图;
图5为实施例1实验图;
图6为实施例2实验图;
图7为实施例2实验图;
图8为实施例2实验图。
具体实施方式
实施例1通过对基于对大气粒子分布规律的观测,在由空气分子及少量天然气溶胶构成的理想大气下大气消光系数近似为恒定值时,将对场景大气消光系数β的计算分为两部分:计算理想大气消光系数β0和当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值β/β0,β0通过大气辐射学理论计算得到;β/β0通过图像去雾算法分别计算理想大气伪深度信息β0d和当前大气伪深度信息βd并做比值得到,通过计算β0与β/β0的乘积得到当前场景大气消光系数β,进而代入能见度计算公式得到当前场景能见度值;本发明方法流程图如图1所示;以图5为例,具体过程如下:
步骤1:建立能见度计算公式,得到大气消光系数β与能见度Vmet的关系:采用气象光学视程作为能见度的特征量,气象光学视程V计算公式如下:
式中ε是对比度域值,以人眼最敏感的波长0.55μm和视觉域为依据,取ε等于2%;β是在0.55μm波长处的大气消光系数,能见度范围Vrg用气象光学视程V表示,单位为m,公式如下:
由公式(1)和(2)可知,通过计算场景图像大气消光系数β得到能见度范围,取能见度范围的中值作为最终能见度Vmet;
步骤2:提出理想大气消光系数恒常性假设,引入大气辐射学理论计算理想大气消光系数常量β0:大气主要由空气分子及气溶胶粒子构成,其中大尺度气溶胶粒子是影响能见度的最主要因素,地球大气层分布复杂,粒子种类多且是无规律变化,大气消光系数很难通过公式直接计算获得,而理想大气下大气粒子主要由空气分子及少量天然气溶胶构成,粒子散射以瑞利散射为主,由于地球上任意地点在任意时刻下空气分子的组成成分基本不变,天然气溶胶即使受地形、风向的影响而发生变化,也因占比小基本不影响大气粒子的整体组成,在理想大气下大气消光系数近似为恒定值,通过大气辐射学理论计算得到;为了计算理想大气消光系数,引入能够表征理想大气下大气层对竖直方向射入的太阳辐射削弱程度的物理量——理想大气透过率,其计算公式下:
式中取λ是波长,等于0.55μm,L为太阳穿过大气层的辐射路径长度,为理想空气分子透过率,为理想气溶胶透过率,β0是理想大气消光系数,β0由两部分构成:理想空气分子消光系数及理想气溶胶消光系数如公式(4)
(1)假定H=104m为大气层的有效高度:因为H=104m为对流层高度平均值,包含80%的大气粒子以及几乎所有的水汽,且在大于104m的大气区间内,大气粒子数密度系数N(z)与气象视距无关;
由上述理想大气假设条件并结合公式(3)得理想大气气溶胶透过率计算公式
式中L=mmessH,H=104m,mmess是相对光学质量,即来自天体的光线穿过大气层到达海平面的路径长度除以整层大气的垂直距离,如图2所示;相对光学质量mmess由太阳天顶角θs唯一确定,太阳天顶角θs表征了太阳与地球的位置关系,由场景经纬度、拍摄日期、时间及时区计算得到;
式中βA为Angstrom浑浊度系数,表征大气浑浊程度;γ为波长指数,表示气溶胶粒子的尺度分布,理想情况下均为常数,将理想大气气溶胶透过率计算公式代入式(5)得理想大气气溶胶消光系数:
把L=mmessH代入公式(7)得
步骤3:依据暗原色先验原理选定图像目标区域x,保证大气传播图计算准确性:由于大气散射模型描述了雾化图像的退化过程,假定拍摄范围内大气粒子分布均匀,则大气散射模型可描述为:
I=Jt+I∞(1-t) (9)
式中I为图像,t为大气传播图,J为I去雾后的图像,I∞为大气光强度,由暗原色先验原理可知,任意户外无雾图像总是存在部分像素,其三通道中至少有一个通道的像素值非常小,则对大气散射模型RGB三通道使用最小运算符,再整体取最小值,得:
式中,Ω(x)是以x为中心的图像区域,t(x)是以x为中心的大气传播图,x=1,2,3…n,n为区域总个数,n取19044,c为RGB三通道中的一个,Ic(y)为目标区域在c通道像素点y的像素值,Jc(y)为目标区域在c通道像素点y的去雾后的图像像素值,为c通道的大气光强度,记为I的暗通道图,根据暗原色先验原理,对取最小值等于0,则由公式(10)得:
步骤6:依据大气传播图分别计算当前场景和理想大气场景的伪深度信息并做比值得:β/β0,大气传播图可表示为:
t(x)=e-βd (13)
式中βd定义为区域x的伪深度信息,通过对大气传播图计算公式进行变形得到当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值公式,如公式(14)所示:
步骤7:将理想大气消光系数常值β0与比值β/β0相乘得到场景大气消光系数β,并通过公式(1)和公式(2)计算得到场景能见度范围,并取中值作为最终能见度Vmet,得到能见度估计值为4832.2m。
实施例2单幅图像能见度估计步骤如实施例1,对图6,图7图8按上述过程进行估计,得到图6能见度估计值为19412.5m,图7能见度估计值为7898.8m,图8能见度估计值为1012.4m。这些值与实际值非常接近,实现了用单幅图像对能见度的估计。
Claims (1)
1.一种通过单幅图像估计能见度的方法,其特征在于:通过对基于对大气粒子分布规律的观测,在由空气分子及少量天然气溶胶构成的理想大气下大气消光系数近似为恒定值时,将对场景大气消光系数β的计算分为两部分:计算理想大气消光系数β0和当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值β/β0,β0通过大气辐射学理论计算得到;β/β0通过图像去雾算法分别计算理想大气伪深度信息β0d和当前大气伪深度信息βd并做比值得到,通过计算β0与β/β0的乘积得到当前场景大气消光系数β,进而代入能见度计算公式得到当前场景能见度值;具体过程如下:
步骤1:建立能见度计算公式,得到大气消光系数β与能见度Vmet的关系:采用气象光学视程作为能见度的特征量,气象光学视程V计算公式如下:
式中ε是对比度阈 值,以人眼最敏感的波长0.55μm和视觉阈 为依据,取ε等于2%;β是在0.55μm波长处的大气消光系数,能见度范围Vrg用气象光学视程V表示,单位为m,公式如下:
由公式(1)和(2)可知,通过计算场景图像大气消光系数β得到能见度范围,取能见度范围的中值作为最终能见度Vmet;
步骤2:提出理想大气消光系数恒常性假设,引入大气辐射学理论计算理想大气消光系数常量β0:大气主要由空气分子及气溶胶粒子构成,其中大尺度气溶胶粒子是影响能见度的最主要因素,地球大气层分布复杂,粒子种类多且是无规律变化,大气消光系数很难通过公式直接计算获得,而理想大气下大气粒子主要由空气分子及少量天然气溶胶构成,粒子散射以瑞利散射为主,由于地球上任意地点在任意时刻下空气分子的组成成分基本不变,天然气溶胶即使受地形、风向的影响而发生变化,也因占比小基本不影响大气粒子的整体组成,在理想大气下大气消光系数近似为恒定值,通过大气辐射学理论计算得到;为了计算理想大气消光系数,引入能够表征理想大气下大气层对竖直方向射入的太阳辐射削弱程度的物理量——理想大气透过率,其计算公式下:
式中取λ是波长,等于0.55μm,L为太阳穿过大气层的辐射路径长度,为理想空气分子透过率,为理想气溶胶透过率,β0是理想大气消光系数,β0由两部分构成:理想空气分子消光系数及理想气溶胶消光系数如公式(4)
(1)假定H=104m为大气层的有效高度:因为H=104m为对流层高度平均值,包含80%的大气粒子以及几乎所有的水汽,且在大于104m的大气区间内,大气粒子数密度系数N(z)与气象视距无关;
由上述理想大气假设条件并结合公式(3)得理想大气气溶胶透过率计算公式
式中L=mmessH,H=104m,mmess是相对光学质量,即来自天体的光线穿过大气层到达海平面的路径长度除以整层大气的垂直距离,由太阳天顶角θs唯一确定,太阳天顶角θs表征了太阳与地球的位置关系,由场景经纬度、拍摄日期、时间及时区计算得到;
式中βA为Angstrom浑浊度系数,表征大气浑浊程度;γ为波长指数,表示气溶胶粒子的尺度分布,理想情况下均为常数,将理想大气气溶胶透过率计算公式代入式(5)得理想大气气溶胶消光系数:
把L=mmessH代入公式(7)得
步骤3:依据暗原色先验原理选定图像目标区域x,保证大气传播图计算准确性:由于大气散射模型描述了雾化图像的退化过程,假定拍摄范围内大气粒子分布均匀,则大气散射模型可描述为:
I=Jt+I∞(1-t) (9)
式中I为图像,t为大气传播图,J为I去雾后的图像,I∞为大气光强度,由暗原色先验原理可知,任意户外无雾图像总是存在部分像素,其三通道中至少有一个通道的像素值非常小,则对大气散射模型RGB三通道使用最小运算符,再整体取最小值,得:
式中,Ω(x)是以x为中心的图像区域,t(x)是以x为中心的大气传播图,x=1,2,3…n,n为区域总个数,c为RGB三通道中的一个,Ic(y)为目标区域在c通道像素点y的像素值,Jc(y)为目标区域在c通道像素点y的去雾后的图像像素值,为c通道的大气光强度,记为I的暗通道图,根据暗原色先验原理,对取最小值等于0,则由公式(10)得:
步骤6:依据大气传播图分别计算当前场景和理想大气场景的伪深度信息并做比值得:β/β0,大气传播图可表示为:
t(x)=e-βd (13)
式中βd定义为区域x的伪深度信息,通过对大气传播图计算公式进行变形得到当前大气消光系数与理想大气消光系数的比值公式,如公式(14)所示:
步骤7:将理想大气消光系数常值β0与比值β/β0相乘得到场景大气消光系数β,并通过公式(1)和公式(2)计算得到场景能见度范围,并取中值作为最终能见度Vmet。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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