气能见度结果。
[0020] 本发明可以通过图像在不同能见度水平下反应的内部特征测算实际能见度。现有 情况下能见度观测仪数量有限，覆盖区域较小，不能满足大众需要，且对于受局部地区微气 候环境影响产生的团雾无法做出有效观测。而本发明的数据源保证了观测点可以很广泛， 覆盖密度较大，可以有效地观测出团雾现象。该发明可以通过数字摄影产品实时推算能见 度，在交通行业的作用尤为突出。（如高速公路，可以由高速公路的监控设备测算整条道路 的能见度，为出行安全给出提示，减少因能见度不良导致的交通事故发生的频率）。图2是 本发明解析示意图，左边图是右边图采用本发明方法进行解析后的效果图。
[0021] 对本发明进行仿真与验证：
[0022] 1 至 IOkm 能见度水平的模拟（2014-7-15:45 --2014-7-110:00)
[0023] 图3中，将该时间段内所有图像分为2376个窗格，每个窗格像素灰度值的均方差 与能见度观测值做相关性分析，选出相关系数大于0.9的窗格做为兴趣区域。被标记为橙 色的点即为使用均方差做为因子时选择出的兴趣区域（窗格）。在这次能见度变化过程中， 利用均方差做为因子，图1中的兴趣点，建立多元线性回归模型，模拟出实验结果。结果比 对见表2。模拟结果的平均误差约0. 79km，模拟结果良好。
[0024] 表2 (I-IOkm)结果与验证单位：千米
[0027] 7. 21km 以内能见度水平模拟（2014-11-236:40 --2014-11-237:50)
[0028] 采用上述方法，对低于Ikm能见度进行模拟计算。模拟过程采用均值作为因子时 模拟结果最优。选取该时间段上所有的窗格的均值与观测值相关系数最大的前三个窗格做 为兴趣点，进而建立线性回归方程，对能见度进行模拟，平均误差约为28. 27米，结果良好。 模拟结果见表3。
[0029] 表3 (Ikm以内）结果与验证单位：米
[0031] 以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限 制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均 属于本发明技术方案的范围内。
[0032] 参考文献：
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【主权项】
1. 一种图像解析大气能见度方法，其特征在于按照以下步骤进行： 步骤1:对同一时间段的原始视频转成图像，每五分钟截取一张图片，图像转成灰度值 图像，进而按像素分窗，每个窗格中有13*13个像素；格时间序列上的因子分别与观测能见度值做相关分析，求出相关系数，选取相关系数大于 0. 9的窗格做为兴趣区域，如果相关性均小于0. 9或大于0. 9的窗格较多则选取相关系数前 5个窗格做为兴趣窗格，分别用3窗、4窗、5窗这三种窗格数对应的四个因子分别与能见度 观测值建立多元线性模型计算出12个线性回归模型，再将四个因子分别代入12个线性回 归模型中计算出模拟能见度的结果； 步骤3 :选择最优因子与最优兴趣区域；通过这12个线性回归模型计算能见度后，与观 测值进行比较验证，计算模拟值与观测值的平均误差，选取误差最小的窗格数时对应窗格 做为最优兴趣区域，选取误差最小的因子做为最优建模因子进行建模，通过模型得到大气 能见度结果。
【专利摘要】本发明公开了一种图像解析大气能见度方法，对同一时间段的原始视频转成图像，每五分钟截取一张图片，图像转成灰度值图像，进而按像素分窗；计算四个因子，对每个窗格时间序列上的因子分别与观测能见度值做相关分析,求出相关系数，选取相关系数大于0.9的窗格做为兴趣区域，分别用3窗、4窗、5窗这三种窗格数对应的四个因子分别与能见度观测值建立多元线性模型计算出12个线性回归模型，再将四个因子分别代入12个线性回归模型中计算出模拟能见度的结果；选择最优因子与最优兴趣区域进行建模，通过模型得到大气能见度结果。本发明的有益效果是能通过监控探头或手机摄像头拍摄的视频或图像测算大气能见度。
【IPC分类】G06T7/00, G01N21/85
【公开号】CN105046703
【申请号】CN201510406741
【发明人】邱新法, 朱晓晨, 高佳琦, 花毓幸
【申请人】南京信息工程大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月10日