[发明专利]基于图像亮度特征的PTZ视频能见度检测方法

摘要

基于图像亮度特征的PTZ视频能见度检测方法，采用PTZ视频摄像机获取路况视频图像，提取路面的兴趣域ROI，获得所选像素的高度一致性；利用基于Nagao滤波的区域增长算法得到精确路面区域，确保所选像素在世界坐标中的照度一致；在路面区域中，提取反映路面亮度变化的对比度曲线，找寻亮度曲线特征点，通过消光系数计算图像中人眼可分辨最远像素；结合摄像机标定换算出最大能见距离，确定能见度值。本发明无需设置任何人工标志物，充分利用已有的PTZ摄像机进行路况摄像，获取图像，能够实时监测，且监测成本低；满足大面积路况监测的要求，监测稳定不受外界环境干扰，是一种简便易实现，精度高效果良好的能见度监测方法。

主权项

1.基于图像亮度特征的PTZ视频能见度检测方法，其特征是采用PTZ视频摄像机获取路况视频图像，提取路面的兴趣域ROI，获得所选像素的高度一致性；利用基于Nagao滤波的区域增长算法得到精确路面区域，去除路基、车辆的影响，确保所选像素在世界坐标中的照度一致；在路面区域中，提取反映路面亮度变化的对比度曲线，找寻亮度曲线特征点，通过消光系数计算图像中人眼可分辨最远像素；结合摄像机标定换算出最大能见距离，确定能见度值，包括以下步骤：1)通过设置的PTZ视频摄像机，实时获取路况视频图像信息；2)从视频摄像机获取的图像信息，通过摄像机定标技术完成视频图像与路面世界坐标的转换关系，计算视频图像中路面区域与摄像机的距离；3)采用Kluge模型拟合车道分割线在视频图像中的投影，通过随机霍夫变化求解模型中的未知参数，车道分割线间的区域即为当前图像的兴趣域ROI，将后续的处理过程限制于ROI内，确保图像像素的高度一致性；4)采用区域增长算法，结合ROI区域内亮度判断准则以及自适应Nagao滤波方法，精确提取路面mask区域，将所有的后续处理限制在mask区域中，以减少计算量，保证所选像素在世界坐标中的照度一致；计算ROI中最下面一行的灰度中值，计为median(P_g)，选取亮度为median(P_g)的像素作为种子点，依照自下而上、从左至右原则逐行扫描mask区域，对扫描的目标像素点P(i，j)根据如下增长准则，依次判断是否属于路面区域：41)亮度均衡性P(i，j)与median(P_g)之间满足P(i,j)-median(Pg)≤ρnrminGmaxk]]>(6)(k＝-1，0，1)式(6)中，ρ是小于1的常数，n_r代表P(i，j)和初始种子点P_g相隔行数，G_max则指某像素点与其上3-邻域内亮度差阈值，上3-邻域即像素点的左上方、上方、以及右上方的三个像素点，左上方亮度差阈值上方亮度差阈值右上方亮度差阈值其中：Gmax-1=Gmax1<Gmax0---(7)]]>42)照度一致性采用自适应窗宽的Nagao中值滤波器，滤除图像中的噪声干扰，同时不扩散噪声点的能量，满足亮度均衡性的像素点经过自适应窗宽的Nagao中值滤波，得到像素灰度值Q(i，j)满足：∃m∈{i-1,i,i+1}]]>Q(i,j)-Q(m,j+1)<Gmaxi-m---(8)]]>满足亮度连续性以及一致性的像素点即可加入到路面区域中，直至mask区域扫描完毕，精确的路面区域即可得到；5)亮度特征提取：利用前述步骤获得的初始照度一致、高度一致的路面区域，分析路面像素因大气消光导致的亮度变化趋势，找出其中的变化特征点，即亮度曲线的二阶导数零点；6)能见度计算：通过由摄像机标定算法求得的灭点坐标以及摄像机参数，以及亮度曲线求得的二阶导数零点坐标，确定大气消光系数，再利用科西米德定理推导出大气消光系数与能见度之间的关系，进而求解确定能见度值。