[发明专利]一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字视频图像处理和交通天气检测领域，是一种基于图像颜色HSV特征的雾天检测方法。

背景技术

能见度是路用天气状况系统的要素之一。在交通高速网路，对一条道路能见度的掌握关系到道路使用者生命和财产安全的大事，由于低能见度而导致的恶性交通事故的报到屡见不鲜，在低能见度情况下，人类的反应速度所下降，尤其在高速行进过程中更是如此。，快速，准确的天气状况信息就可以提供预先警告，从而帮助高速交通道路管理部门对高速道路进行合理有效的管理以及道路使用者们选取安全的道路使用路线和驾驶速度。

目前对于大雾的观测主要是靠人工目测来完成的，专门安装监测站，主要是通过安装先进的光学装置，通过接收并测量散射光束的强度，来准确测量出目前高速公路上的空气能见度，判断是否有大雾发生。由于设备昂贵的费用以及高速道路的长度较大，在高速公路上密集的布置观测站，来捕捉四处出没的团雾，显然太过昂贵。

对于基于图像的传统的雾天能见度的检测技术，需要对摄像机进行现场标定，其中不仅需要知道摄像机的内部各种参数，而且需要知道安装的位置角度等，而且需要对应相应的场景，运算复杂且成本也比较高。

近年来雾天检测方法成为高速交通控制相关部门的所重点研究的一个重要方面，在此前提下，研究提出一种简单、便捷、快速的检测方法。

发明内容

本发明是一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法，首先通过视频图像或者单幅图像获取背景图片，然后对背景图片进行颜色空间转换(从RGB到HSV)，进而对HSV进行特征提取，利用提取的特征对天气进行定性检测，将其分为非雾天气、小雾天气、大雾天气。

本发明采用如下技术方案：

一种基于图像颜色HSV特征的雾天检测方法，按照以下步骤实施：

一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法，其特征在于，按照以下步骤实施：

步骤1：初始化，读入道路交通图像或视频，

步骤2：若步骤1中读入一幅图像，则读入图片即为背景图片I₁；若步骤1中读入的为视频，则进行如下处理，获取背景图片I₁：

从摄像机中读入的N帧图片，N＝30~40,统计出现于30~40帧图片的同一像素点上的相同颜色灰度值的次数，并以出现次数最高的颜色灰度值作为背景图片I₁相应像素点的颜色灰度值，数学表达式为：

P(i,j,n)=P(i,j,n)+1Ik(i,j,m)=nP(i,j,n)Ik(i,j,m)≠nk=1,2,...,N]]>

Background(i,j)＝Max(P(i,j,n))n＝0,1,2,...,255