一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法技术

技术编号:21184999 阅读:44 留言:0更新日期:2019-05-22 15:36
本发明专利技术公开了一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,属于图像处理领域。根据McCartney大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型和大气光成像模型,建立图像复原模型,由原始图像I计算出清晰图像J;利用消光系数与能见度、波长存在的关系,建立能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系。在不同的能见度下分别各获取一张原始图像,利用能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系,计算各能见度对应的清晰图像,利用四个图像质量指标采用极差变换法分别进行归一化后加和,得到该图像的综合评价,选择最好的清晰图像对应的能见度作为待求解数值,通过定量和定性的对应关系,得到能见度定性结果。本发明专利技术成本低,易实施,自动化实现,避免人为误差。

An atmospheric visibility calculation method based on image degradation model

The invention discloses an atmospheric visibility calculation method based on image degradation model, which belongs to the field of image processing. According to McCartney atmospheric scattering model, image degradation model is decomposed into incident light attenuation model and atmospheric light imaging model, image restoration model is established, and clear image J is calculated from original image I. The relationship between visibility and original image I and clear image J is established by using the relationship between extinction coefficient and visibility and wavelength. Under different visibility, each original image is obtained, and the clear image corresponding to each visibility is calculated by using the relationship between visibility and the original image I and the clear image J. Four image quality indexes are normalized and added by range transformation method, and the comprehensive evaluation of the image is obtained. The best visibility corresponding to the clear image is selected as the number to be solved. The qualitative results of visibility are obtained by quantitative and qualitative correspondence. The invention has the advantages of low cost, easy implementation, automatic realization and avoidance of human error.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法
本专利技术属于图像处理领域,具体涉及一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法。
技术介绍
能见度是气象观测的常规项目之一,它反映了人眼透过大气可以辨识物体的最远距离,也是间接描述大气污染程度的一个重要参量,在国民经济中许多方面都有重要应用。在气象学上,能见度是识别气团特性的关键参数之一,它代表了大气光学状态。近年来由于雾、霾、沙尘暴以及暴雨(雪)等天气现象造成的大气低能见度,是制约国民经济发展的重要因素,逐步开展能见度预报是保障国民经济良好发展的重要工作。当前最主要的能见度测定方法有目测法与器测法(大气透射、散射仪法)。人工目测具有主观性,其规范性和客观性相对较差,能见度的观测值取决于观测者对于目标物的光度测定和尺度的特征,以及对比阔值,因此测量结果在一定程度上并不准确;相对于目测法的不足,器测法在这些方面显示出一定的优势,观测仪器能够在每间隔很短的一段时间对能见度进行测量,随着观测数据基数增多,精度也相应得以提高。但是,目前的能见度观测仪器存在设备造价高、调试复杂、大规模应用时工作量和成本巨大等问题,无法进行密集架设,难以实现大气能见度的全方位实时监测。
技术实现思路
针对上述能见度估计的重要性和当前方法的局限性,本专利技术提出了一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法。具体步骤如下:步骤一、根据经典的McCartney大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型和大气光成像模型,进而建立图像复原模型,由成像设备实际捕获的原始图像I计算出清晰图像J;图像退化模型分解公式如下:I=J·t+A(1-t)其中,I表示成像设备实际捕获的目标物体的原始图像,J表示最终要得到的清晰图像,t=e-σd表示由于大气介质的散射和吸收作用所形成的大气透射率,A表示大气光的值。J·t表示入射光衰减模型;A(1-t)表示大气光成像模型。由此得到图像复原模型中的清晰图像J为:步骤二、利用消光系数与能见度、波长存在的关系,建立能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系。关系式如下:V表示能见度;κ表示特定消光系数;λ表示光的波长。步骤三、在不同的能见度下分别各获取一张原始图像,利用能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系,计算各能见度对应的清晰图像;步骤四、针对每张清晰图像,利用四个图像质量指标采用极差变换法分别进行归一化后加和,得到该图像的综合评价;每个图像均有四个图像质量指标,分别为图像标准差δ、图像信息熵E、图像色彩自然度CNI和图像色彩丰富度CCI。首先,针对图像k计算标准差δ,公式如下:其中,M×N表示图像k的大小,P(p,q)表示图像k中第p行、第q列的像素值,μ表示图像k的均值。图像信息熵E计算公式为:其中,I表示图像k中每个像素的灰度值(0≤I≤255),PI表示灰度值为I的像素数与图像总像素数的比值。图像色彩自然度CNI的值Nimage计算公式为:Nimage=(nskin*Nskin+ngrass*Ngrass+nsky*Nsky)/(nskin+ngrass+nsky)nskin为图像k中skin像素的数目;Nskin为skin像素的图像色彩自然度值;ngrass为图像k中grass像素的数目;Ngrass为grass像素的图像色彩自然度值;nsky为图像k中sky像素的数目;Nsky为sky像素的图像色彩自然度值。图像色彩丰富度CCI的值Ck计算公式为:Ck=Sk+δkSk是图像k的饱和度分量的均值,σk是图像k的标准差。然后,将每个图像质量指标分别采用极差变换法进行归一化,得到各个指标的归一化结果;极差变换法公式如下:n表示各能见度对应的清晰图像的数量,m表示图像质量指标的数量;指标矩阵表示为X=[xij]m×n,极差变换矩阵表示为Y=[yij]m×n。最后,将四个图像质量指标的归一化结果进行加和,得到图像k的综合评价;步骤五、从各清晰图像的综合评价结果中,选择最好的清晰图像对应的能见度,作为待求解数值,通过定量和定性的对应关系,得到能见度定性结果。本专利技术的优点为:(1)一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,成本低,易实施:相对于专业的能见度测量设备,本专利技术需要的数字拍照设备成本低廉,能见度测量成本大大降低;(2)一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,自动化实现,避免人为误差:相对于目测能见度,本专利技术可以实现完全自动化地检测能见度,无需过多的人工操作,降低人为因素造成的误差。附图说明图1为本专利技术一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法的流程图;图2为本专利技术一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法的原理图;图3为本专利技术大气散射模型的示意图。具体实施方案下面将结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。本专利技术如图2所示,首先利用图像拍摄设备拍摄得到原始图像,然后将原始图像输入图像复原模型,在不同能见度数值下(V1,V2,…,VN)得到不同的复原后图像(J1,J2,..,JN)。通过图像质量评价,最后得到图像质量最好的复原图像所对应的能见度数据Vbest。如图1所示,具体实施步骤如下:步骤一、根据经典的McCartney大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型和大气光成像模型,进而建立图像复原模型,由成像设备实际捕获的原始图像I计算出清晰图像J;根据1975年McCartney提出的大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型(Directtransmissionmodel)和大气光成像模型(Airlightmodel)。当前,大部分雾天图像退化及还原研究是在此模型的基础上进行的。经过公式推导,如果用单光谱相机作为成像设备获取目标物体的成像,那么针对每个像素点接收到辐照度的信息可以表示为:E=I∞ρe-σd+I∞(1-e-σd)(1)其中,I∞表示天空光强,ρ表示景物点的归一化辐射,与目标表面反射特性、归一化的相机的光谱响应、天空辐射光谱有关。以上式子即为单光谱的大气散射模型。如果以图像来表示式(1)的退化过程,可以重新表示为:I=J·t+A(1-t)(2)其中,I表示成像设备实际捕获的目标物体的原始图像,J表示最终要得到的清晰图像,t=e-σd表示由于大气介质的散射和吸收作用所形成的大气透射率,A表示大气光的值。右侧的第一项J·t表示衰减模型。因为大气介质的散射和吸收,部分目标表面反射光因散射或吸收而削弱,其余部分直接传输至成像设备,光的强度随传输距离的增大表现为指数衰减。第二项A(1-t)表示大气光的成像模型。因为大气粒子对大气光具有散射作用,使大气具备光源的特性,传输距离越大,大气光的强度越大。根据公式(2)图像退化过程,推到图像复原模型如下:根据图像复原模型,可以由成像设备实际捕获的原始图像I计算出清晰图像J。步骤二、利用消光系数与能见度、波长存在的关系,建立能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系。学者MandichD提出的消光系数与能见度、波长存在的关系可以由下式来描述:V表示能见度;可根据飞行时天气预报、塔台实际观察数据或人工经验估计得到,κ表示特定消光系数;λ表示光的波长。具体系数的对应关系如表1所示。表1根据式(4),图像复原模型(3)可以表示为:在公式(5)中,κ和λ这两个系数为可视为已知量;则公式(5)实际表示的是实际拍本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一、根据经典的McCartney大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型和大气光成像模型,进而建立图像复原模型,由成像设备实际捕获的原始图像I计算出清晰图像J;图像退化模型分解公式如下:I=J·t+A(1‑t)其中,I表示成像设备实际捕获的目标物体的原始图像,J表示最终要得到的清晰图像,t=e

【技术特征摘要】
2018.12.25 CN 20181158699441.一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一、根据经典的McCartney大气散射模型,将图像退化模型分解为入射光衰减模型和大气光成像模型,进而建立图像复原模型,由成像设备实际捕获的原始图像I计算出清晰图像J;图像退化模型分解公式如下:I=J·t+A(1-t)其中,I表示成像设备实际捕获的目标物体的原始图像,J表示最终要得到的清晰图像,t=e-σd表示由于大气介质的散射和吸收作用所形成的大气透射率,A表示大气光的值;J·t表示入射光衰减模型;A(1-t)表示大气光成像模型;由此得到图像复原模型中的清晰图像J为:步骤二、利用消光系数与能见度、波长存在的关系,建立能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系;关系式如下:V表示能见度;κ表示特定消光系数;λ表示光的波长;步骤三、在不同的能见度下分别各获取一张原始图像,利用能见度与原始图像I和清晰图像J之间的关系,计算各能见度对应的清晰图像;步骤四、针对每张清晰图像,利用四个图像质量指标采用极差变换法分别进行归一化后加和,得到该图像的综合评价;步骤五、从各清晰图像的综合评价结果中,选择最好的清晰图像对应的能见度,作为待求解数值,通过定量和定性的对应关系,得到能见度定性结果。2.如权利要求1所述的一种基于图像退化模型的大气能见度计算方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:李红光
申请(专利权)人:北京航空航天大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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