一種基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明是一種基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法，包括如下步驟：第一步，讀入連續(xù)交通視頻幀；第二步，對連續(xù)圖像序列在感興趣區(qū)域內(nèi)進行背景提取，獲取逐行灰度信息：首先對背景圖片每行的灰度均值進行標準化處理，求出灰度均值隨圖像縱坐標值變化的曲線，然后求出逐行的灰度斜率特征；第三步，根據(jù)判定條件將圖像包含天氣信息劃分為非霧天、小霧天氣和大霧天氣：首先若滿足連續(xù)10行或以上的灰度斜率特征大于25，則為晴天，否則繼續(xù)判定，其次若滿足連續(xù)10行或以上的灰度斜率特征大于15，則為小霧天氣，否則繼續(xù)判定，則為大霧天氣。本發(fā)明適用于對高速公路進行霧天監(jiān)測，能有效的判斷出霧天等級，從而保證交通道路的行駛安全。
【專利說明】一種基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于數(shù)字視頻圖像處理和交通天氣檢測領域，涉及一種基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法。
【背景技術】
[0002]近年來，我國高速公路的交通事故率呈現(xiàn)出明顯上升的趨勢，由霧天等各種惡劣天氣氣候條件造成的交通事故也在逐年遞增。因此，在霧天條件下，計算準確的能見度值對交通管理有巨大的指導意義。根據(jù)交通管理部門對霧天能見度的設定范圍選擇閾值，將天氣分為大霧、小霧和非霧天，分別對應低能見度、能見度不足、能見度正常三種情況。
[0003]隨著人類社會不斷發(fā)展，霧天等級檢測按照產(chǎn)生時間的順序主要有三大類方法:目測法、器測法、基于視頻圖像檢測法。目測法主要依靠人眼來觀測周圍環(huán)境的能見度，但是需要耗費巨大人力物力，不具有現(xiàn)實意義；器測法使用光學檢測儀器來測量氣象光學視程(即能見度值)，一般準確度較高，目前廣泛運用于碼頭、航空等領域，但是成本非常高昂；基于視頻圖像的霧天等級檢測方法對高速公路監(jiān)控攝像頭采集的圖像進行算法處理，得到該攝像頭所在位置的能見度值，目前廣泛采用的基于圖像灰度直方圖的霧天等級檢測方法，灰度分布易受到道路周圍景物干擾，閾值選擇的難度較大，從而無法保證較高的檢測準確率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]技術問題:本發(fā)明提供一種精確度較高、運算量較小的基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法。
[0005]技術方案:本發(fā)明的基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法，包括以下步驟:
[0006]步驟1:讀入道路交通視頻；
[0007]步驟2:按照以下方式對道路交通視頻中的每幀圖像設定感興趣區(qū)域:
[0008]首先在圖像中標示出表征車道的四個點，分別為左側(cè)車道邊緣頂點A和底點D，右車道邊緣頂點B和底點C ；
[0009]然后連接AD，BC，確定直線AD與BC之間寬度為五分之一至二十分之一圖像寬的水平線段，該水平線段與直線AD與BC的交點分別為G，H，分別以這兩點出發(fā)沿圖像豎直方向向上引出射線，所述兩條射線、水平線段與圖像上邊緣構(gòu)成長方形區(qū)域；
[0010]同時取AD，BC的中點E，F(xiàn)，將梯形GHFE與所述長方形區(qū)域合并作為感興趣區(qū)域；
[0011]步驟3:每得到h幀連續(xù)圖像序列，即對該h幀連續(xù)圖像序列在感興趣區(qū)域內(nèi)進行一次背景圖像提取，得到新的背景圖像Q，其中h至少取50，具體流程為:
[0012]31)判斷是否存在根據(jù)前一個連續(xù)圖像序列生成的新的背景圖像Q，如是，則進入步驟33)，否則進入步驟32)；
[0013]32)根據(jù)如下方法確定當前h幀連續(xù)圖像序列在感興趣區(qū)域內(nèi)的初始背景圖像，并將其作為新的背景圖像Q后進入步驟4):[0014]根據(jù)連續(xù)圖像序列中在感興趣區(qū)域內(nèi)的每個像素點的灰度值，使用灰度統(tǒng)計方法確定每個像素點的灰度值序列，將灰度值序列中出現(xiàn)次數(shù)最高的值作為該像素點所對應的初始背景圖像像素點的灰度值；待確定初始背景圖像所有像素點的灰度值后，即構(gòu)建得到初始背景圖像；
[0015]33)使用均值法計算新的背景圖像Q，具體流程為:
[0016]首先根據(jù)下式分別計算當前h幀連續(xù)圖像序列中每一幀圖像的坐標(X，y)的灰度累加參數(shù)Vk(x，y):
[0017]
【權(quán)利要求】
1.一種基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 步驟1:讀入道路交通視頻； 步驟2:按照以下方式對道路交通視頻中的每幀圖像設定感興趣區(qū)域: 首先在圖像中標示出表征車道的四個點，分別為左側(cè)車道邊緣頂點A和底點D，右車道邊緣頂點B和底點C ； 然后連接AD，BC，確定直線AD與BC之間寬度為五分之一至二十分之一圖像寬的水平線段，該水平線段與直線AD與BC的交點分別為G，H，分別以這兩點出發(fā)沿圖像豎直方向向上引出射線，所述兩條射線、水平線段與圖像上邊緣構(gòu)成長方形區(qū)域； 同時取AD，BC的中點E，F(xiàn)，將梯形GHFE與所述長方形區(qū)域合并作為感興趣區(qū)域； 步驟3:每得到h幀連續(xù)圖像序列，即對該h幀連續(xù)圖像序列在感興趣區(qū)域內(nèi)進行一次背景圖像提取，得到新的背景圖像Q，其中h至少取50，具體流程為: 31)判斷是否存在根據(jù)前一個連續(xù)圖像序列生成的新的背景圖像Q，如是，則進入步驟33)，否則進入步驟32)； 32)根據(jù)如下方法確定當前h幀連續(xù)圖像序列在感興趣區(qū)域內(nèi)的初始背景圖像，并將其作為新的背景圖像Q后進入步驟4): 根據(jù)連續(xù)圖像序列中在感興趣區(qū)域內(nèi)的每個像素點的灰度值，使用灰度統(tǒng)計方法確定每個像素點的灰度值序列，將灰度值序列中出現(xiàn)次數(shù)最高的值作為該像素點所對應的初始背景圖像像素點的灰度值；待確定初始背景圖像所有像素點的灰度值后，即構(gòu)建得到初始背景圖像； 33)使用均值法計算新的背景圖像Q，具體流程為: 首先根據(jù)下式分別計算當前h幀連續(xù)圖像序列中每一幀圖像的坐標(x，y)的灰度累加參數(shù) Vk (x, y):
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法，其特征在于，所述步驟2中，直線AD與BC之間的水平線段寬度為十分之一圖像寬。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于縱向灰度特征的霧天等級檢測方法，其特征在于，所述步驟32)中，當像素點的灰度值序列中出現(xiàn)次數(shù)最高的值為多個時，求取多個次數(shù)最高的值的平均值作為新背景圖像Q中該像素點的灰度值。
【文檔編號】G06K9/00GK103927523SQ201410169673
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年4月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月24日
【發(fā)明者】路小波, 李聰, 季賽平, 童辰, 曾維理 申請人:東南大學