基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，该方法为：对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，根据所述图像透射率确定消光系数，根据所述消光系数确定能见度。本发明专利技术能够保证识别结果的准确性，算法简单、实时性高。

Visibility recognition method of Expressway fog based on prior theory of dark channel

【技术实现步骤摘要】
基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法
本专利技术属于能见度检测方法
，具体涉及一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法。
技术介绍
高速公路在实际运行中，容易受恶劣天气的影响。其中，雾天是一种典型的恶劣天气，大雾使得高速公路能见度大幅下降，这一方面使得道路整体车速降低，道路通行能力随之下降；另一方面低能见度影响驾驶员视野，极易造成交通事故。因此，如何利用高速公路视频实现雾天能见度检测，及时发现低能见度的大雾天气并对其进行告警，是提升高速公路行车安全的有力措施。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，该方法为：对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，根据所述图像透射率确定消光系数，根据所述消光系数确定能见度。上述方案，所述对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，具体为：对原始图像进行分割，分割出部分区域，之后通过对分割出的部分区域进行遍历，选出最小部分赋值到暗通道，并且根据kernel膨胀获得暗通道图像。上述方案，所述根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，具体为：根据公式分别确定红绿蓝三通道在晴朗天气下的暗通道值，再根据三个晴朗天气下的暗通道值中最小的晴朗天气下的暗通道值获得暗通道值，根据所述暗通道值获得定义常数T(x)；其中，Jdark(x)为暗通道值，-晴朗天气下的暗通道值，T(x)为定义常数。上述方案，所述根据所述暗通道值获得定义常数T(x)，具体为；根据公式确定定义常数T(x)。上述方案，所述根据所述图像透射率确定消光系数，具体为：根据公式确定消光系数，其中，β为消光系数，R(x)为图中分割出的一部分，i-R(x)为包含的像素，PR-R(x)为包含的像素总数，d为距被观测物的距离。上述方案，所述根据所述消光系数确定能见度，具体为：根据公式确定能见度。与现有技术相比，本专利技术能够保证识别结果的准确性，算法简单、实时性高。附图说明图1为本专利技术实施例提供一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例提供一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，如图1所示，该方法通过以下步骤实现：步骤101：对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像；具体地，对原始图像进行分割，分割出部分区域，之后通过对分割出的部分区域进行遍历，选出最小部分赋值到暗通道，并且根据kernel膨胀获得暗通道图像。步骤102：根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率；具体地，根据公式分别确定红绿蓝三通道在晴朗天气下的暗通道值，再根据三个晴朗天气下的暗通道值中最小的晴朗天气下的暗通道值获得暗通道值，根据所述暗通道值获得定义常数T(x)；其中，Jdark(x)为暗通道值，-晴朗天气下的暗通道值，T(x)为定义常数。取原图中的Ω范围，并且取最小像素值的点，并且在三通道的最小像素值中在选最小值,-为RGB三通道中彩色图像的最小值。根据公式确定定义常数T(x)。所述大气光学模型可以表达为：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，I(x)-原始图像、J(x)-清晰图像、t(x)-大气透射率、A-大气光强。将所述大气光学模型变形为I(R/G/B)-原图中红绿蓝三通道、J(R/G/B)-晴朗天气图中的红绿蓝三通道、A(R/G/B)-大气光强在图中表红绿蓝三通道示的红绿蓝三通道、t(x)-大气透射率，将t(x)设为一个常数定义为T(x)，A值之前已经给定，为当前图最亮像素像素值的0.1％。再变形为公式1分别求得三通道中三个值，然后再比较三个值的出最小值，并且通过之前的暗通道先验何以得出，晴朗天气下的图片中暗通道值趋近于0，可以知道Jc(y)是没有雾霾的图像，所以说可以通过暗通道先验的到下面的结果，得到公式2Jdark(x)-暗通道值-晴朗天气下的暗通道值通过公式2可以推导出上式代入1可以得到公式3根据公式3得大概的大气透射率t，如下表所示。步骤103：根据所述图像透射率确定消光系数；具体地，根据公式确定消光系数，其中，β为消光系数，R(x)为图中分割出的一部分，i-R(x)为包含的像素，PR-R(x)为包含的像素总数，d为距被观测物的距离。步骤104：根据所述消光系数确定能见度。具体地，根据公式确定能见度。以上所述，仅为本专利技术的较佳实施例而已，并非用于限定本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，其特征在于，该方法为：对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，根据所述图像透射率确定消光系数，根据所述消光系数确定能见度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，其特征在于，该方法为：对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，根据所述图像透射率确定消光系数，根据所述消光系数确定能见度。


2.根据权利要求1所述的基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，其特征在于，所述对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，具体为：对原始图像进行分割，分割出部分区域，之后通过对分割出的部分区域进行遍历，选出最小部分赋值到暗通道，并且根据kernel膨胀获得暗通道图像。


3.根据权利要求1或2所述的基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法，其特征在于，所述根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的图像透射率，具体为：根据公式
分别确定红绿蓝三通道在晴朗天气下的暗通道值，再根据三个晴朗天气下的暗通道值中最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：李得俊，杨晓东，李国强，李威，张羽西，方涛，
申请(专利权)人：西安金路交通工程科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61