[发明专利]一种基于计算机视觉的雾霾监测方法

摘要

一种基于计算机视觉的雾霾监测方法，采集场景中预设的颜色黑暗的远近目标区域，基于目标物视觉特征的计算及与不同雾霾情况下样本图像的对比，给出针对雾霾的监测结果。表达图像的视觉特征包括：包含像素色彩饱和度均值与蓝色分量均值在内的颜色特征，包含特征点个数与边缘像素点个数在内的形状特征，包含灰度共生矩阵特征与小波变换子带系数在内的纹理特征，以及表示远近目标物之间差别的特征向量。本发明提出了在原理上与人工观测雾霾最接近的借助视觉特征的直接测量方式，易于实现针对整个区域的雾霾情况的全面监测，而且在样本数据足够多时能够保证高精度的监测结果。

主权项

一种基于计算机视觉的雾霾监测方法，其特征在于：根据对同一场景拍摄所得样本图像对待测量图像进行分析获得雾霾监测结果，所述场景中包含预设的近目标与远目标，近目标与远目标是场景中不同距离的两个颜色黑暗的目标区域；所述分析包括以下步骤，步骤1，建立包含不同雾霾情况的样本数据库，包括以下子步骤，步骤1.1，采集场景处空气中存在不同程度雾霾时的样本图像，记录各样本图像的相应空气污染参数；步骤1.2，针对各样本图像，分别进行以下处理，计算近目标与远目标的颜色特征，得到目标物间的颜色特征差别；所述近目标与远目标的颜色特征，包括目标区域中所有像素的蓝色分量均值；计算近目标与远目标的形状特征，得到目标物间的形状特征差别；计算近目标与远目标的纹理特征，得到目标物间的纹理特征差别；步骤1.3，针对各样本图像，综合目标物间的颜色特征差别、形状特征差别和纹理特征差别，得到各样本图像的视觉特征向量；步骤1.4，构造样本数据库，所述样本数据库包含采集的所有样本图像，各样本图像的视觉特征向量以及相应空气污染参数；步骤2，基于步骤1所得样本数据库，对待测量图像进行对比判断，包括以下子步骤，步骤2.1，拍摄观测场景，得到待测量图像；步骤2.2，针对待测量图像，进行以下处理，计算近目标与远目标的颜色特征，得到目标物间的颜色特征差别；所述近目标与远目标的颜色特征，包括目标区域中所有像素的蓝色分量均值；计算近目标与远目标的形状特征，得到目标物间的形状特征差别；计算近目标与远目标的纹理特征，得到目标物间的纹理特征差别；步骤2.3，针对待测量图像，综合目标物间的颜色特征差别、形状特征差别和纹理特征差别，得到待测量图像的视觉特征向量；步骤2.4，基于视觉特征向量间的距离，将待测量图像与各样本图像进行逐一对比，找到距离最近的样本图像，并以对应的雾霾情况作为待测量图像的雾霾监测结果。