一种基于图像处理的可视距离检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的可视距离检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集当前场景下普通图像并获取边缘像素点总数；(2)获取对应场景下红外热图像边缘像素点总数以及相应的红外热图像修正系数；(3)建立可视度模型；(4)根据可视度模型计算当前场景下的可视度值，并对比储存的可视度查阅表获取相应的可视距离，其中储存的可视度查阅表中包含不同场景下可视度标准值和可视距离之间的映射关系。与现有技术相比，本发明专利技术具有方法简单、图像质量要求低、检测精度高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种可视距离检测方法，尤其是涉及一种基于图像处理的可视距离检测方法。
技术介绍
高速公路驾驶可视距离是影响交通安全的重要因素，传统的能见度检测指标容易受到光照条件、环境温度、雨雪等影响，很难准确反映驾驶员的实际可视距离，而且能见度仪价格昂贵、架设方式复杂，很难大范围的布设使用。现有低能见度的视频检测算法研究主要为像素对比度算法，采用CIE规定的0.05人眼可见对比度阈值，其中包括：基于数据修正的计算方法、能见度仪矫正的计算方法、相机自标定的计算方法；除此之外，还有基于路面亮度来进行能见度检测的方法，这些方法都是针对普通图像本身来进行分析，因此对图像质量要求较高，当所获取图像的质量较低时便无研究意义，同时图像的恰当处理和相关硬件电路的某些不足(如硬件延时等)也是此类方法的瓶颈。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于图像处理的高速公路可视距离检测方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于图像处理的可视距离检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集当前场景下普通图像并获取普通图像边缘像素点总数N；(2)获取对应场景下红外热图像边缘像素点总数n以及相应的红外热图像修正系数β；(3)建立可视度模型其中v为可视度值；(4)根据可视度模型计算当前场景下的可视度值，并对比储存的可视度查阅表获取相应的可视距离，其中储存的可视度查阅表中包含不同场景下可视度标准值和可视距离之间的映射关系。所述的储存的可视度查阅表通过下述方式获得：分别获取不同场景下的普通图像，对不同场景下的普通图像分别进行处理，建立可视距离和可视度标准值之间的映射关系，进而建立包含不同场景的可视度查阅表。所述的建立可视距离和可视度标准值之间的映射关系具体为：(1a)确定可视距离分隔点x0、x1、x2……xn，其中x0＝0m，x0＜x1＜x2……xn；(1b)在普通图像中提取可视距离范围(xj-1，xj)内的景物并从该普通图像中分离形成二次图像Pj，j＝1,2……n；(1c)对二次图像Pj进行边缘检测得到该二次图像的边缘像素点数Qj；(1d)对可视距离分隔点xi根据下式求取可视度标准值：vi=Σj=1iQjΣj=1nQj,]]>其中，i＝1,2……n，当i＝0时，可视距离分隔点x0的可视度标准值v0＝0。普通图像和红外热图像分别通过Canny算子进行图像边缘检测获取各图像的边缘像素点总数。步骤(2)中修正系数β＝ατ，其中α为温度修正系数，τ为相机修正系数。温度修正系数α通过下式获取：α=[C1TiC2λ3exp(C2λTi)+3C1Ti2C22λ2exp(C2λTi)+6C1Ti3C23λexp(C2λTi)+6C1Ti4C24exp(C2λTi)C1TC2λ3exp(C2λT)+3C1T2C22λ3exp(C2λT)+6C1T3C23λexp(C2λT)+6C1T4C24exp(C2λT)]2,]]>其中，C1为第一辐射常数，C2为第二辐射常数，λ为红外热像仪工作波长，Ti为拍摄红外热图像时的温度，T为参考温度，Ti和T单位均为开尔文。相机修正系数τ通过下述方法获取：(2a)在相同位置和相同视角下获取m个普通图像和对应的红外热图像；(2b)分别求取m个普通图像的边缘检测像素点平均值为R，相应的，m个红外热图像的边缘检测像素点平均值为S；(2c)计算相机修正系数所述的步骤(4)具体为：计算可视度值，对比可视度查阅表中的是否有等于该可视度值的可视度标准值，若有，则获取该可视度标准值对应的可视距离，否则通过线性内插法求取可视度值对应的可视距离。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：(1)通过图像处理技术来检测图像的边缘像素点总数，再对红外热图像的像素点进行相机修正和温度修正，最后通过普通图像的像素点数与红外热图像修正结果的比值来反推实际可视距离，即通过视野中景物的减少量来反映可视距离的减少量，通过红外热图像来与普通图像对比的方式来简化图像处理算法，降低对图像质量的要求；(2)可视度查阅表为制作并存储好的可视度查阅表，因此在实际检测时，只需调用该可视度查阅表，选择相应的场景并可进行可视度值的查阅，方便使用；(3)可视度检测模型简单，应用时只需采集普通图像并计算边缘像素点总数N，而对应场景下红外热图像边缘像素点总数n和修正系数可以事先存储好，对于同一场景下，不论是何种天气，红外热图像边缘像素点总数n和修正系数β均保持不变，这种方式处理方便，便于使用；(4)该专利技术中温度修正系数减小温度对红外图像影响，同时相机修正系数减小了红外热像仪成像质量差异，有效提高了可视度模型的计算精度，从而提高了检测精度。附图说明图1为本专利技术基于图像处理的可视距离检测方法的流程图；图2为在红外热图像温度修正前后像素点数的线性拟合曲线对比图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。实施例本专利技术的目的提出的一种简单的模型算法，只检测小于300m的低能见度范围，并且提出专门适用于高速公路的可视度概念，该模型主要关注驾驶员所观景象，反映真实的人眼可视距离。最终为高速公路可视距离检测量身定制一种经济的检测方法，并实现实时的检测预警。本专利技术的基本原理思路是：低能见度对驾驶员的直接影响就是可视距离不足，可视距离越小，人眼所能看到的最远景物的距离就越小，普通图像中的景物数量也越少。那么随着可视距离的减少，连续景物的量就会有规律的减少。因此可以通过量化普通图像中景物减少的量来反推可视距离的减少量，得到实际可视距离；要量化普通图像中因为可视距离的降低而减少的景物量，首先引入红外热图像作为参照。红外辐射是影响红外热图像成像的最主要因素，因此红外热图像不随可视距离的变化而改变，不受雾霾等低可视距离条件的影响，可以作为衡量普通图像景物减少量的参照。经过试验可以看出，雾天的普通图像中的景物数量较晴天明显减少，而红外热图像基本无变化；然后，需要引入能够反映景物数量的图像参数，采用景物边缘像素点数作为此参数。图像中每一个物体都对应着自己的边缘像素，景物越多则总的边缘像素点越多；具体如何量化普通图像中因可视距离小而减少的景物量，本专利技术采用普通和红外热图像的边缘检测像素点数的比值作为景物见少量的指标。比值为1，说明普通图像景物数量和红外热图像景物数量一致，可视距离很高，比值小于1则景物数量有所减少，可视距离降低；采取像素点比值指标后，需要建立实际可视距离与该比值的映射关系，根据此映射关系可以由实际计算出来的边缘检测像素点比值来反推实际可视距离。本专利技术通过建立可视度查阅表来反映可视距离与边缘检测像素点比值的映射关系。因此，提出一种基于图像处理的高速公路可视距离检测方法，该方法流程图如图1所示，包括如下步骤：执行步骤1：采集当前场景下普通图像并获取普通图像边缘像素点总数N；执行步骤2：获取对应场景下红外热图像边缘像素点总数n以及相应的红外热图像修正系数β；执行步骤3：建立可视度模型其中v为可视度值；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的可视距离检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)采集当前场景下普通图像并获取普通图像边缘像素点总数N；(2)获取对应场景下红外热图像边缘像素点总数n以及相应的红外热图像修正系数β；(3)建立可视度模型其中v为可视度值；(4)根据可视度模型计算当前场景下的可视度值，并对比储存的可视度查阅表获取相应的可视距离，其中储存的可视度查阅表中包含不同场景下可视度标准值和可视距离之间的映射关系。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的可视距离检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)采集当前场景下普通图像并获取普通图像边缘像素点总数N；(2)获取对应场景下红外热图像边缘像素点总数n以及相应的红外热图像修正系数β；(3)建立可视度模型其中v为可视度值；(4)根据可视度模型计算当前场景下的可视度值，并对比储存的可视度查阅表获取相应的可视距离，其中储存的可视度查阅表中包含不同场景下可视度标准值和可视距离之间的映射关系。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的可视距离检测方法，其特征在于，所述的储存的可视度查阅表通过下述方式获得：分别获取不同场景下的普通图像，对不同场景下的普通图像分别进行处理，建立可视距离和可视度标准值之间的映射关系，进而建立包含不同场景的可视度查阅表。3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的可视距离检测方法，其特征在于，所述的建立可视距离和可视度标准值之间的映射关系具体为：(1a)确定可视距离分隔点x0、x1、x2……xn，其中x0＝0m，x0＜x1＜x2……xn；(1b)在普通图像中提取可视距离范围(xj-1，xj)内的景物并从该普通图像中分离形成二次图像Pj，j＝1,2……n；(1c)对二次图像Pj进行边缘检测得到该二次图像的边缘像素点数Qj；(1d)对可视距离分隔点xi根据下式求取可视度标准值：vi=Σj=1iQjΣj=1nQj,]]>其中，i＝1,2……n，当i＝0时，可视距离分隔点x0的可视度标准值v0＝0。4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的可视距离检测方法，其特征在于，普通图像和红外热图像分别通过Canny算子进行图像边缘检测获取各图像的边缘像素点总数。5.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜豫川，张晓明，刘成龙，李峰，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31