CN109272484B - 一种基于视频图像的降雨检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取四种特征；S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。本发明计算量小，成本低，结果直观易验证。

Description

一种基于视频图像的降雨检测方法
技术领域
本发明涉及降雨检测方法，特别是涉及一种基于视频图像的降雨检测方法。
背景技术
降雨作为一种天气现象，是全球水热循环和气候变化的重要研究对象，降雨的时空分布异常现象是诱发各种自然灾害的重要因素。目前国内对于降雨现象的观测与推判大多使用水量计量筒、雨量计和雨量水尺等获取降水的程度、降水总量和每个实况的降水频率等宏观测量数据，传统的降雨数据和资料一般通过雨量计或者天气雷达获得，最广泛使用的是机械式的翻斗雨量计。这些方法区分降水强度常常需要结合人工的测量，自动化程度较低，实时性较差。现有降雨检测专利如：降水信息采集计量方法、采集计量单元及雨量计(公开号：CN201110264376.X)、一种降雨强度监控装置(公开号：CN201720125796.2)多通过降雨测量仪器，检测计量引脚接收到的电信号，利用导电性液体的特性，采用液位测量方法进行降雨(水)量和降雨(水)率计量，实现降雨信息的检测。
随着图像处理技术的步步发展，通过自动或半自动地分析视频图像的特定内容，从视频和图像中提取有效信息，实现在一段时间内获得目标图像和视频的最大信息量。因此，可以利用视频图像技术获取降雨图像，图像法利用图像传感器代替人眼识别降雨强度，通过图像处理技术定性检测降雨类型，从而实现自动检测。通过分析每一帧降雨图像的信息，达到自动检测降雨类型的目的。现有技术中公开了利用图像进行降雨检测的方法，采集线阵图像，通过获取降水粒子图像信息实现降水现象的自动观测，但需结合降水粒子实际形状模型进行分析计算，实际工作时计算量大，系统成本较高。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种计算量小、成本低的基于视频图像的降雨检测方法。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：
S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；
S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；
S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取以下四种特征：归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值，以及归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比；
S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；
S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。
进一步，所述步骤S1中，水面灰度图像序列为顺序采集的M幅8位灰度图像，将其分为训练样本图像与待测图像，相邻两帧图像采集的时间间隔为1s。
进一步，所述步骤S2具体包括以下过程：
S2.1：将图像通过Log-Gabor的滤波，计算出带有特征的复矢量数据和默认滤波器设置参数；
S2.2：基于得到的复矢量数据，计算出相应点在该尺度和方向的幅值和相位，估计噪声值，设置相应阈值；
S2.3：计算出每个像素点在任一尺度和方向的局部能量之和与幅值和的比值，得到图像的相位一致值。
进一步，所述步骤S3中，归一化处理根据式(1)进行：
Figure BDA0001753368270000021
式(1)中，logamp为对残差图像进行快速傅里叶变换得到的幅值取绝对值再取对数后得到的残差幅度谱，LogAmp为logamp归一化处理的结果。
进一步，所述步骤S3中，提取残差幅度谱的四种特征的方法包括以下步骤：
S3.1：根据式(2)得到归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值SUMD：
Figure BDA0001753368270000022
式(2)中，LogAmp(i,i)为归一化后残差幅度谱中第i行第i列的像素值，n为归一化后残差幅度谱中对角线上像素值的个数；
S3.2：根据式(3)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值SUMX：
Figure BDA0001753368270000031
式(3)中，LogAmp(1,i)为归一化后残差幅度谱中第1行第i列的像素值；
S3.3：根据式(4)得到归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值SUMY：
Figure BDA0001753368270000032
式(4)中，LogAmp(i,1)为归一化后残差幅度谱中第i行第1列的像素值；
S3.4：根据式(5)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比R：
Figure BDA0001753368270000033
进一步，所述步骤S4具体包括以下过程：
S4.1：将步骤S3提取出的四种特征转化为特征向量，作为SVM训练分类器的输入数据集，SVM分类器采用式(6)所示的线性核函数：
k(ni,nj)＝ni*nj (6)
式(6)中，k为将二维空间中的数据点变换到特征空间中的映射关系，ni和nj是二维空间中的两个点；
S4.2：生成SVM分类器。
进一步，所述步骤S5具体包括以下过程：
S5.1：对待测图像执行步骤S2和S3，提取待测图像的残差幅度谱特征；
S5.2：将残差幅度谱特征代入SVM分类器计算，输出降雨类型标签。
有益效果：本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，与现有技术相比，具有如下的有益效果：
1)成本低。本发明利用视频图像检测降雨类型，相较于传统自动检测设备无需复杂电路和传感器仪器，可利用现有气象站和水文站的视频监控系统。
2)自动化程度高，计算量低。本发明建立SVM降雨类型分类器，只需提取待测图像残差幅度谱特征，代入SVM分类器计算即可检测降雨类型标签。
3)结果直观易验证。本发明提供的降雨检测结果可结合监控视频图像进行验证，效果直观。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；
S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；
S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取以下四种特征：归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值，以及归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比；
S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；
S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。
步骤S1中，水面灰度图像序列为顺序采集的512幅300*300大小的8位灰度图像，无雨、小雨、中雨和大雨四种情况各128张，将其分为训练样本图像与待测图像各256张，相邻两帧图像采集的时间间隔为1s。
步骤S2具体包括以下过程：
S2.1：将图像通过Log-Gabor的滤波，计算出带有特征的复矢量数据和默认滤波器设置参数；
S2.2：基于得到的复矢量数据，计算出相应点在该尺度和方向的幅值和相位，估计噪声值，设置相应阈值；
S2.3：计算出每个像素点在任一尺度和方向的局部能量之和与幅值和的比值，得到图像的相位一致值。
步骤S3中，归一化处理根据式(1)进行：
Figure BDA0001753368270000041
式(1)中，logamp为对残差图像进行快速傅里叶变换得到的幅值取绝对值再取对数后得到的残差幅度谱，LogAmp为logamp归一化处理的结果。
步骤S3中，提取残差幅度谱的四种特征的方法包括以下步骤：
S3.1：根据式(2)得到归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值SUMD：
Figure BDA0001753368270000051
式(2)中，LogAmp(i,i)为归一化后残差幅度谱中第i行第i列的像素值，n为归一化后残差幅度谱中对角线上像素值的个数；
S3.2：根据式(3)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值SUMX：
Figure BDA0001753368270000052
式(3)中，LogAmp(1,i)为归一化后残差幅度谱中第1行第i列的像素值；
S3.3：根据式(4)得到归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值SUMY：
Figure BDA0001753368270000053
式(4)中，LogAmp(i,1)为归一化后残差幅度谱中第i行第1列的像素值；
S3.4：根据式(5)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比R：
Figure BDA0001753368270000054
步骤S4具体包括以下过程：
S4.1：将步骤S3提取出的四种特征转化为特征向量，作为SVM训练分类器的输入数据集，SVM分类器采用式(6)所示的线性核函数：
k(ni,nj)＝ni*nj (6)
式(6)中，k为将二维空间中的数据点变换到特征空间中的映射关系，ni和nj是二维空间中的两个点；
S4.2：生成SVM分类器。
步骤S5具体包括以下过程：
S5.1：对待测图像执行步骤S2和S3，提取待测图像的残差幅度谱特征；
S5.2：将残差幅度谱特征代入SVM分类器计算，输出降雨类型标签。

Claims (7)

1.一种基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；
S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；
S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取以下四种特征：归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值、归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值，以及归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比；
S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；
S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。
2.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，水面灰度图像序列为顺序采集的M幅8位灰度图像，将其分为训练样本图像与待测图像，相邻两帧图像采集的时间间隔为1s。
3.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下过程：
S2.1：将图像通过Log-Gabor的滤波，计算出带有特征的复矢量数据和默认滤波器设置参数；
S2.2：基于得到的复矢量数据，计算出相应点在尺度和方向的幅值和相位，估计噪声值，设置相应阈值；
S2.3：计算出每个像素点在任一尺度和方向的局部能量之和与幅值和的比值，得到图像的相位一致值。
4.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S3中，归一化处理根据式(1)进行：
Figure FDA0001753368260000011
式(1)中，logamp为对残差图像进行快速傅里叶变换得到的幅值取绝对值再取对数后得到的残差幅度谱，LogAmp为logamp归一化处理的结果。
5.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S3中，提取残差幅度谱的四种特征的方法包括以下步骤：
S3.1：根据式(2)得到归一化后残差幅度谱的对角线像素值的平均值SUMD：
Figure FDA0001753368260000021
式(2)中，LogAmp(i,i)为归一化后残差幅度谱中第i行第i列的像素值，n为归一化后残差幅度谱中对角线上像素值的个数；
S3.2：根据式(3)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值SUMX：
Figure FDA0001753368260000022
式(3)中，LogAmp(1,i)为归一化后残差幅度谱中第1行第i列的像素值；
S3.3：根据式(4)得到归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值SUMY：
Figure FDA0001753368260000023
式(4)中，LogAmp(i,1)为归一化后残差幅度谱中第i行第1列的像素值；
S3.4：根据式(5)得到归一化后残差幅度谱的第一行水平像素值的平均值与归一化后残差幅度谱的第一列垂直像素值的平均值之比R：
Figure FDA0001753368260000024
6.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下过程：
S4.1：将步骤S3提取出的四种特征转化为特征向量，作为SVM训练分类器的输入数据集，SVM分类器采用式(6)所示的线性核函数：
k(ni,nj)＝ni*nj (6)
式(6)中，k为将二维空间中的数据点变换到特征空间中的映射关系，ni和nj是二维空间中的两个点；
S4.2：生成SVM分类器。
7.根据权利要求1所述的基于视频图像的降雨检测方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括以下过程：
S5.1：对待测图像执行步骤S2和S3，提取待测图像的残差幅度谱特征；
S5.2：将残差幅度谱特征代入SVM分类器计算，输出降雨类型标签。
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