大气悬浮物检测系统及其检测方法与流程

本发明涉及一种针对大气悬浮物尤其是雾霾的检测系统。本发明还涉及一种大气悬浮物检测方法。

背景技术：

近年来智能设备逐渐代替人类完成各种具有高难度、高危险的任务，为日常生产生活带来便捷。然而，受阴雨、雾霾、暴雪等复杂多变的天气状况的影响，某些系统在该场景中的功能急剧下降。雾霾检测技术能够自动分析场景中的大气雾霾现状，为后续应对和处理判定提供有效保障，已经成为机器视觉领域中一项重要而又具有挑战性的研究课题。同时，基于机器视觉的雾霾检测技术能够提高室外的灵活性，降低图像传输的成本，并在智能视频监控系统、机器视觉导航系统和车辆驾驶辅助系统中具有广泛的应用。因此，基于机器视觉的雾霾检测技术具有广阔的研究价值和应用前景。

在现有雾霾检测技术中，通常使用内置专用的激光模块产生一束特定的激光,当颗粒物经过时，其信号会被超高灵敏的数字电路模块检测到，通过对信号数据进行智能识别分析得到颗粒计数和颗粒大小，根据专业的标定技术得到粒径分布与质量浓度转换公式，最终得到跟官方单位统一的质量浓度。然而，现有雾霾检测仪需要使用者手持该设备暴露在雾霾的环境中，当大气重度污染时应该尽量减少使用者在接触雾霾的时间，所以就需要一种与雾霾大气非接触式的检测技术。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉能对大气悬浮物尤其是雾霾(pm2.5～pm10)浓度进行检测的大气悬浮物检测系统。

本发明还提供了一种基于机器视觉能对大气悬浮物尤其是雾霾浓度进行检测的大气悬浮物检测方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于机器视觉的大气悬浮物检测系统，包括：图像拍摄模块、图像预处理模块、图像理模块和大气悬浮物浓度计算模块；

图像拍摄模块，拍摄大气图像；

图像预处理模块，对大气图像进行亮度信息统计，根据亮度信息区分天空区域和其他场景区域，并对大气图像每个像素进行区域标注；

图像理模块，获取光强梯度，根据灰度光强梯度差异排除光源区域，计算光强度获得亮度图，计算光强度获得暗通道，对比亮度图和暗通道获得暗点，通过暗点像素值计算获得大气光强衰减参数；

大气悬浮物浓度计算模块，将被检测大气图像的大气光强衰减参数与大气悬浮物光强曲线对比获得大气悬浮物浓度。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，区分天空区域和其他场景区域并标注，采用以下方法；

idark(x，y)＝min(m，n)∈ω(x，y)minc∈{r，g，b}i(m，n，c)；

其中，i(m，n，c)表示图像中位于(m，n)位置，c是颜色通道像素值，idark(x，y)是阈值通道，ω(x，y)是中心为(m，n)位置的滤波器；

确定天空与其他场景的基本位置，通过阈值ts、to进行标注；

ts＝tc+k(255-tc)；

to＝tc-ktc；

将亮度大于ts的区域标注为天空区域s，将亮度小于to的区域标注为其他场景区域o，最小化以下能量函数；

e(l)＝αr(l)+b(l)；

ω(l)表示像素点l的四邻域，δ(l)表示以下关系；

将所有像素点的能量函数最小化后，获得每个像素是天空区域或其他场景区域的标注。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，所述的大气悬浮物检测系统，对于函数f(x，y)，f在坐标(x，y)处的光强梯度定义为二维列向量：

其中表示函数在x方向上的导数，表示函数在y方向上的导数，光强梯度是在(x，y)处f的最大变化率的方向，选取灰度梯度大的点集或线作为天空区域与光源区域的边缘，从而排除光源区域。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，采用以下公式计算光强形成亮度图；

l(i，j)＝0.299ir(i，j)+0.587ig(i，j)+0.114ib(i，j)；

其中0.299、0.587、0.114是rgb亮度计算公式的固有参数，ir(i，j)、ig(i，j)、ib(i，j)是指此处在rgb三个通道的像素值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，采用以下公式计算光强度获得暗通道；

m(i，j)＝min(s，t)∈ω(i，j)minc∈{r，g，b}ic(s，t)；

c为通道，可选范围为{r，g，b}，(s，t)为候选暗点位置，取值范围为ω(i，j)，ω(i，j)是局部最小窗范围，即最小滤波。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，采用以下方式获得暗点；

选取同位置处亮度图和暗通道光强度值相差在第一阈值内，且满足如下不等式的点作为暗点；

l(i，j)-m(i，j)≤ε；

l(i，j)为亮度值，m(i，j)为暗通道值，ε为自定义阈值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，采用以下方式计算大气光强衰减参数；

光强度衰减误差函数，

β是等价于测量数据的最小二乘拟合，通过最小化光强度衰减误差函数θ抑制单个点光强测量和计算过程中带来的误差，获得解：

β是大气光强衰减参数，γ是表征平滑约束程度的平滑系数，是矩阵简化，是矩阵简化，βo是结合历史值建立的参考模型大气光强衰减参数值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测系统，大气悬浮物浓度计算模块获取大气悬浮物浓度历史数据形成大气悬浮物浓度数据库，统计大气悬浮物浓度和该大气悬浮物浓度下大气图片的大气光强衰减参数之间线性相关度形成大气悬浮物光强曲线，p＝325.4β-194.8，p是大气悬浮物浓度，β是大气光强衰减参数，根据被检测大气图片的光强衰减参数查询大气悬浮物光强曲线获得大气悬浮物浓度。

本发明提供一种基于机器视觉的大气悬浮物检测方法，包括以下步骤：

1)对大气图像进行亮度信息统计；

2)根据亮度信息区分天空区域和其他场景区域，并对大气图像每个像素进行区域标注；

3)获取光强梯度，根据灰度光强梯度差异排除光源区域；

4)计算光强度获得亮度图；

5)计算光强度获得暗通道；

6)对比亮度图和暗通道获得暗点，通过暗点像素值计算获得大气光强衰减参数；

7)将大气光强衰减参数与大气悬浮物光强曲线对比获得大气悬浮物浓度。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤2)时，区分天空区域和其他场景区域并标注，采用以下方法；

idark(x，y)＝min(m，n)∈ω(x，y)minc∈{r，g，b}i(m，n，c)；

其中，i(m，n，c)表示图像中位于(m，n)位置，c是颜色通道像素值，idark(x，y)是阈值通道，ω(x，y)是中心为(m，n)位置的滤波器；

确定天空与其他场景的基本位置，通过阈值ts、to进行标注；

ts＝tc+k(255-tc)；

to＝tc-ktc；

将亮度大于ts的区域标注为天空区域s，将亮度小于to的区域标注为其他场景区域o，最小化以下能量函数；

e(l)＝αr(l)+b(l)；

ω(l)表示像素点l的四邻域，δ(l)表示以下关系；

将所有像素点的能量函数最小化后，获得每个像素是天空区域或其他场景区域的标注。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤3)时，对于函数f(x，y)，f在坐标(x，y)处的光强梯度定义为二维列向量：

其中表示函数在x方向上的导数，表示函数在y方向上的导数，光强梯度是在(x，y)处f的最大变化率的方向，选取灰度梯度大的点集或线作为天空区域与光源区域的边缘，从而排除光源区域。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤4)时，采用以下公式计算光强形成亮度图；

l(i，j)＝0.299ir(i，j)+0.587ig(i，j)+0.114ib(i，j)；

其中0.299、0.587、0.114是rgb亮度计算公式的固有参数，ir(i，j)、ig(i，j)、ib(i，j)是指此处在rgb三个通道的像素值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤5)时，采用以下公式计算光强度获得暗通道；

m(i，j)＝min(s，t)∈ω(i，j)minc∈{r，g，b}ic(s，t)；

c为通道，可选范围为{r，g，b}，(s，t)为候选暗点位置，取值范围为ω(i，j)，ω(i，j)是局部最小窗范围，即最小滤波。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤6)时，采用以下方式获得暗点；

选取同位置处亮度图和暗通道光强度值相差在第一阈值内，且满足如下不等式的点作为暗点；

l(i，j)-m(i，j)≤ε；

l(i，j)为亮度值，m(i，j)为暗通道值，ε为自定义阈值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤6)时，采用以下方式计算大气光强衰减参数；

光强度衰减误差函数，

β是等价于测量数据的最小二乘拟合，通过最小化光强度衰减误差函数θ抑制单个点光强测量和计算过程中带来的误差，获得解：

β是大气光强衰减参数，γ是表征平滑约束程度的平滑系数，是矩阵简化，是矩阵简化，βo是结合历史值建立的参考模型大气光强衰减参数值。

进一步改进所述的大气悬浮物检测方法，实施步骤7)时，获取大气悬浮物浓度历史数据形成大气悬浮物浓度数据库，统计大气悬浮物浓度和该大气悬浮物浓度下大气图片的大气光强衰减参数之间线性相关度形成大气悬浮物光强曲线，p＝325.4β-194.8，p是大气悬浮物浓度，β是大气光强衰减参数，根据被检测大气图片的光强衰减参数查询大气悬浮物光强曲线获得大气悬浮物浓度。

本发明基于大气中悬浮物对大气中光线吸收散射造成的图像成像质量下降的原理，通过定量分析图像成像质量下降程度来获取大气质量信息。本发明能针对特定位置的图像进行测量估计，估计某一幅图像大气质量前需要同场景的一系列图像拟合计算散射原理表达式。

而利用晚上灯光的光晕图像来估计大气中悬浮物浓度的方法，相当于激光测量中散射相函数方法，但是这个方法必须使用有自发光参照物的夜晚图像，限制了该技术的应用范围。

基于图像特征来估计大气中悬浮物浓度信息，将图像中与大气中悬浮物浓度相关的特征转化为大气领域中的光强、光强衰减、散射分布等参数，再依据大气光学中的相关理论，将图像处理获得的相关参数与颗粒物浓度等大气质量参数作拟合，获得最终的大气悬浮物浓度。

大气中总存在着局部的密度与平均密度统计性的偏离——密度起伏，破坏了大气的光学均匀性，从而导致光在各个方向上的散射。在可见光和近红外波段，辐射波长总是远大于分子的线度，这一条件下的散射为瑞利散射，瑞利散射系数的经验公式为：

σm＝0.827×n×a³/λ⁴

λ为分子散射波长、a为相对光照度、n为不导电粒子的个数。

瑞利散射系数与分子散射波长的四次方成反比，波长越长，散射越弱；波长越短，散射越强烈。故可见光比红外光散射强烈，蓝光又比红光散射强烈。在晴朗天空，其他微粒很少，因此瑞利散射是主要的，又因为蓝光散射最强烈，故明朗的天空呈现蓝色。

一幅阴霾气候下室外场景的图像会因为大气中颗粒物的存在造成不同程度的退化。当目标物体自身发出光或反射太阳光，在经过大气中的光路时，会被大气中的颗粒物吸收和散射。退化图像中包含着大气中颗粒物浓度等的重要信息。通过图像处理，提取合理的图像特征，可以从中提取估计场景中光强衰减的信息，然后反推悬浮颗粒物浓度。在获取所有图像统一的光强衰减大小后，建立图像库与对比数据库，通过图像库与对比数据库之间的数据拟合，推导出光强衰减与大气质量间的相关关系，以计算大气质量。

本发明可以使用相机采集的图像，然后通过图像特征检测雾霾，由于简单方便、便于携带，可以将相机和处理计算机放置在室内或者车辆内，相机通过窗户或者玻璃来拍摄大气图像，这样使用者无需暴露在大气环境下就能够检测雾霾，如果在行驶的车上就可以随时随地、灵活机动地检测不同地点、不同时间的雾霾情况，形成产品后会有很广泛的实际意义。

附图说明

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1是本发明的检测原理示意图。

具体实施方式

本发明提供一种基于机器视觉的大气悬浮物检测系统一实施例，包括：图像拍摄模块、图像预处理模块、图像理模块和大气悬浮物浓度计算模块；

图像拍摄模块，例如相机拍摄大气图像；

图像预处理模块，对大气图像进行亮度信息统计，根据亮度信息区分天空区域和其他场景区域，并对大气图像每个像素进行区域标注；

区分天空区域和其他场景区域并标注，采用以下方法；

idark(x，y)＝min(m，n)∈ω(x，y)minc∈{r，g，b}i(m，n，c)；

其中，i(m，n，c)表示图像中位于(m，n)位置，c是颜色通道像素值，idark(x，y)是阈值通道，ω(x，y)是中心为(m，n)位置的滤波器；

确定天空与其他场景的基本位置，通过阈值ts、to进行标注；

ts＝tc+k(255-tc)；

to＝tc-ktc；

将亮度大于ts的区域标注为天空区域s，将亮度小于to的区域标注为其他场景区域o，最小化以下能量函数；

e(l)＝αr(l)+b(l)；

ω(l)表示像素点l的四邻域，δ(l)表示以下关系；

将所有像素点的能量函数最小化后，获得每个像素是天空区域或其他场景区域的标注。

图像理模块，对于函数f(x，y)，f在坐标(x，y)处的光强梯度定义为二维列向量：

其中表示函数在x方向上的导数，表示函数在y方向上的导数，光强梯度是在(x，y)处f的最大变化率的方向，选取灰度梯度大的点集或线作为天空区域与光源区域的边缘，从而排除光源区域。

采用以下公式计算光强形成亮度图；

l(i，j)＝0.299ir(i，j)+0.587ig(i，j)+0.114ib(i，j)；

其中0.299、0.587、0.114是rgb亮度计算公式的固有参数，ir(i，j)、ig(i，j)、ib(i，j)是指此处在rgb三个通道的像素值。

采用以下公式计算光强度获得暗通道；

m(i，j)＝min(s，t)∈ω(i，j)minc∈{r，g，b}ic(s，t)；

c为通道，可选范围为{r，g，b}，(s，t)为候选暗点位置，取值范围为ω(i，j)，ω(i，j)是局部最小窗范围，即最小滤波。

采用以下方式获得暗点；

选取同位置处亮度图和暗通道光强度值相差在第一阈值内，且满足如下不等式的点作为暗点；

l(i，j)-m(i，j)≤ε；

l(i，j)为亮度值，m(i，j)为暗通道值，ε为自定义阈值。

采用以下方式计算大气光强衰减参数；

光强度衰减误差函数，

β是等价于测量数据的最小二乘拟合，通过最小化光强度衰减误差函数θ抑制单个点光强测量和计算过程中带来的误差，获得解：

β是大气光强衰减参数。大气悬浮物浓度计算模块，将被检测大气图像的大气光强衰减参数与大气悬浮物光强曲线对比获得大气悬浮物浓度。

大气悬浮物浓度计算模块，获取大气悬浮物浓度历史数据形成大气悬浮物浓度数据库，统计大气悬浮物浓度和该大气悬浮物浓度下大气图片的大气光强衰减参数之间线性相关度形成大气悬浮物光强曲线，p＝325.4β-194.8，p是大气悬浮物浓度，β是大气光强衰减参数，根据被检测大气图片的光强衰减参数查询大气悬浮物光强曲线获得大气悬浮物浓度。

参考图1所示，本发明提供一种基于机器视觉的大气悬浮物检测方法，包括以下步骤：

1)对大气图像进行亮度信息统计；

2)做区域划分，将图像中天空与景物部分分离。天空中的所有像素将会以一个较高亮度并均匀地分布在天空区域。而地面目标的每个像素点，其周围像素的亮度分布将较为分散且整体亮度较低。选取图像天空区域中亮度值位于前10％的像素，并以该小块内的光强均值作为大气光。根据亮度信息区分天空区域和其他场景区域，并对大气图像每个像素进行区域标注；

区分天空区域和其他场景区域并标注，采用以下方法；

idark(x，y)＝min(m，n)∈ω(x，y)minc∈{r，g，b}i(m，n，c)；

其中，i(m，n，c)表示图像中位于(m，n)位置，c是颜色通道像素值，idark(x，y)是阈值通道，ω(x，y)是中心为(m，n)位置的滤波器；

确定天空与其他场景的基本位置，通过阈值ts、to进行标注；

ts＝tc+k(255-tc)；

to＝tc-ktc；

将亮度大于ts的区域标注为天空区域s，将亮度小于to的区域标注为其他场景区域o，最小化以下能量函数；

e(l)＝αr(l)+b(l)；

ω(l)表示像素点l的四邻域，δ(l)表示以下关系；

将所有像素点的能量函数最小化后，获得每个像素是天空区域或其他场景区域的标注。

3)获取光强梯度，根据灰度光强梯度差异排除光源区域；对于函数f(x，y)，f在坐标(x，y)处的光强梯度定义为二维列向量：

其中表示函数在x方向上的导数，表示函数在y方向上的导数，光强梯度是在(x，y)处f的最大变化率的方向，选取灰度梯度大的点集或线作为天空区域与光源区域的边缘，从而排除光源区域。

4)计算光强度获得亮度图；采用以下公式计算光强形成亮度图；

l(i，j)＝0.299ir(i，j)+0.587ig(i，j)+0.114ib(i，j)；

其中0.299、0.587、0.114是rgb亮度计算公式的固有参数，ir(i，j)、ig(i，j)、ib(i，j)是指此处在rgb三个通道的像素值。

5)计算光强度获得暗通道；采用以下公式计算光强度获得暗通道；

m(i，j)＝min(s，t)∈ω(i，j)minc∈{r，g，b}ic(s，t)；

c为通道，可选范围为{r，g，b}，(s，t)为候选暗点位置，取值范围为ω(i，j)，ω(i，j)是局部最小窗范围，即最小滤波。

6)取图像景物区域中的暗点，暗点是指图像场景中近似与黑体辐射的物体，暗点特征是指由暗点处的像素值计算得到的特征描述。暗点可通过求取图像中的局部最小值来求解。对于绝大多数的无阴霾室外场景图像，每个区域中至少有一个颜色通道的像素值会非常小，甚至接近于零。如果局部最小值的点其值高于零，除了其本身并非完全是黑体外，还有是由于阴霾场景中光路的大气衰减。

对比亮度图和暗通道获得暗点，通过暗点像素值计算获得大气光强衰减参数；采用以下方式获得暗点；

选取同位置处亮度图和暗通道光强度值相差在第一阈值内，且满足如下不等式的点作为暗点；

l(i，j)-m(i，j)≤ε；

l(i，j)为亮度值，m(i，j)为暗通道值，ε为自定义阈值。

还需要消除目标物体与观测点间的距离信息的影响。光学领域的距离信息，在图像处理领域中即表示为图像的三维深度信息。图像模糊程度与像素点深度之间的存在对应关系，即目标物体处于焦平面时，其成像将清晰且边缘尖锐；当物体远离焦平面时，成像将模糊，且距离焦平面越远，模糊程度越大。可以采用马尔可夫随机场模型和卡尔曼滤波的单幅图像散焦法来获取图像的深度信息。在深度信息可以获取的基础上，计算图像场景汇总由于颗粒物存在造成的整体光强稀疏衰减系数。采用以下方式计算大气光强衰减参数；

光强度衰减误差函数，

β是等价于测量数据的最小二乘拟合，通过最小化光强度衰减误差函数θ抑制单个点光强测量和计算过程中带来的误差，获得解：

β是大气光强衰减参数。

7)获取大气悬浮物浓度历史数据形成大气悬浮物浓度数据库，统计大气悬浮物浓度和该大气悬浮物浓度下大气图片的大气光强衰减参数之间线性相关度形成大气悬浮物光强曲线，p＝325.4β-194.8，p是大气悬浮物浓度，β是大气光强衰减参数，根据被检测大气图片的光强衰减参数查询大气悬浮物光强曲线获得大气悬浮物浓度。

上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。