李小磊,秦會斌
(杭州電子科技大學 電子信息學院,浙江 杭州 310000)
能見度的觀測是大氣探測學的重要組成部分,其觀測結(jié)果對海運、陸運以及空運等交通領(lǐng)域有著重要的影響。近年來低能見度的天氣經(jīng)常造成高速公路堵塞、封路甚至車禍,對高速公路行車安全造成了很大威脅。且高速公路部分路段很容易出現(xiàn)團霧現(xiàn)象。團霧主要受局部地區(qū)微氣候環(huán)境的影響而產(chǎn)生,在團霧中,數(shù)十米到上百米的局部范圍內(nèi),視線一片朦朧。團霧區(qū)域性強,氣象部門難以實時觀測,對交通安全極具危害性,容易釀成重大交通事故。
目前,用于高速公路的能見度檢測儀價格昂貴,無法沿線密集架設(shè),難以實現(xiàn)對能見度的全程監(jiān)測。為此本文提出了基于視頻圖像處理的高速公路能見度檢測方法,利用交通部門在高速公路沿線架設(shè)的監(jiān)控攝像機,實時提取視頻數(shù)據(jù),通過圖像處理技術(shù)計算能見度,實現(xiàn)全路段、全天候?qū)崟r的能見度檢測。
一般意義上的能見度是指:能從背景中分辨出目標物輪廓和形體的最大距離。在日常生活中,以觀測者從遠處逐漸走近目標物,直至將目標物從背景上辨認出來時的最大距離為某時刻的能見度。目標物能見與否,不僅取決于目標物本身亮度,更主要取決于它同背景的亮度差異,表示這種差異的指標是亮度對比。設(shè)目標物表面的固有亮度為BO,背景的固有亮度為BS(這里背景S主要是水平天空的亮度),則亮度對比關(guān)系CL定義為:
當BS=BO,CL=0,表示二者無亮度差異,無法從背景中分辨出目標物。當 BO=0且BS≠0時,此時目標物為絕對黑體,亮度對比最大,CL=1。
根據(jù)柯什密得(Koschmieder)定律,目標物的視亮度是目標物固有亮度經(jīng)過空氣層衰減后的亮度與目標物到觀測者之間的空氣層所產(chǎn)生的氣慕光亮度之和,即:
式中,BO′為目標物的固有亮度經(jīng)過距離為L空氣層削弱后的視亮度,σ為大氣消光系數(shù)。氣慕光的強度隨著水平空氣長度的增加而增加,當空氣柱為無窮長時,天空視亮度BS′與其固有亮度相等,即 BS=BS′,由(2)式變形得:
與目標物和背景的固有亮度對比相似,可以定義目標物和背景的視亮度對比為:
將(1)、(4)代入(3)式得:
國際民航組織(ICAO)選定,當目標物為標準黑色物體,從背景中發(fā)現(xiàn)目標物時的視感閥ε=C′LCL=0.05,推得最大能見距離與消光系數(shù)的關(guān)系為:
由上式可知,能見度只與大氣消光系數(shù)有關(guān)系,本設(shè)計中采用雙亮度差法分別求出白天和夜間的大氣消光系數(shù),進而求出白天和夜晚的能見度。
根據(jù)雙亮度差法原理,設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,目標參照物1、2需要人工搭建,由光源和黑體兩個同心圓構(gòu)成。由于目標物的視張角θ=3.4×(a×b)1/2會影響人眼視力對比閾值 ε,其中 0.5°〈θ〈5°,a為目標物的高度,b為目標物的寬度,L為觀測點到目標物的距離,為了便于在視頻圖像中提取目標物,設(shè)計目標物光源和黑體的半徑分別為r=30cm,R=2r,攝像頭和目標參照物必須安裝在同一高度。在攝像頭前端加上遮光鏡筒,減少環(huán)境中各種散射光對攝像機采集的視頻圖像的干擾,也可以避免攝像機鏡頭長期暴露在野外環(huán)境而粘附灰塵、雨雪等雜物,有效降低背景噪聲對測量的影響。參照物中的光源為非聚光的面光源,可減弱CCD相機自動增益而引發(fā)的光暈效果。D1、D2分別為參照物到攝像頭的距離,分別設(shè)置在20m和40m處。
圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
根據(jù)式(5)推導:
由式(1)(6)可得:
式中:BS1、BS2分別為參照物1、2對應上方無限遠處天空的固有亮度;BO1、BO2分別為參照物 1、2黑體(夜間時為光源)的固有亮度;B′S1、B′S2分別為參照物1、2對應上方無限遠處天空的視亮度;B′O1、B′O2分別為參照物1、2黑體(夜間時為光源)的視亮度。
在現(xiàn)場觀測環(huán)境中,兩個目標參照物固有亮度相同,從觀測點到兩個目標參照物背景視線的方向幾乎一致,使得有 BS1=BS2、BO1=BO2,黑體、光源以及背景天空的視亮度就是視頻圖像中該區(qū)域的灰度值,由式(8)推得:
將式(9)代入式(6)得到大氣能見度:
基于視頻圖像處理的高速公路能見度檢測主要采用Visual Studio2012開發(fā)工具和MFC框架,同時引入OpenCV3圖像處理開源庫,使用C++編程語言,成功搭建了檢測系統(tǒng)。該檢測系統(tǒng)通過CCD攝像機采集視頻圖像,首先對采集的視頻圖像進行圖像灰度化、高斯濾波預處理以減輕因沖擊噪聲而帶來的影響;通過視頻亮度檢測,判別是白天還是夜晚時刻;通過基爾霍夫圓變換定位檢測目標參照物在視頻圖像中的位置;分割出目標圖像作為興趣區(qū)域,提取各區(qū)域平均灰度值;計算出實時能見度,并提示此時的能見度對交通的影響。
圖2 算法實現(xiàn)流程圖
由于白天和夜間采用的計算公式和目標參照物對象有所不同,本方案實現(xiàn)全天候?qū)崟r檢測的難點之一是晝夜交替時刻的確定。為此進行了場外實驗,通過分析環(huán)境亮度的變化趨勢,判斷晝夜交替時刻。在實驗中,分別選取了白天過渡到夜間的某一時間段、夜間過渡到白天的某一時間段,每30s截取一次圖像,分別取圖像中兩個參照物對應上方天空區(qū)域的灰度均值,得到兩個過渡時間的灰度均值變化趨勢曲線圖,如圖3和圖4所示。
圖3 夜-晝過渡時間段灰度均值變化曲線圖
圖4 晝-夜過渡時間段灰度均值變化曲線圖
從圖3和圖4可以看出,在白天到夜間的過渡時間段,18:40之前天空區(qū)域灰度均值曲線基本穩(wěn)定,波動范圍很小,18:40-19:00時間段灰度均值發(fā)生突變,19:00以后曲線又變得平穩(wěn);在夜間過渡到白天時間段,4:50-5:20之間,曲線發(fā)生突變,而在這前后趨勢平穩(wěn)。由于天空區(qū)域灰度值變化幅度較為明顯,因此采用過渡條件為:當檢測到天空區(qū)域灰度值大于150時,采用白天模式;當檢測到天空區(qū)域灰度值小于150時,采用夜間模式。
為了測試系統(tǒng)的檢測性能以及算法的實用性,選擇室外環(huán)境搭建了測試系統(tǒng),測試時間從0:00-24:00,天氣為陰雨天氣,將檢測結(jié)果繪制成曲線圖,如圖5所示,其中虛線為實際能見度儀測得的標準數(shù)據(jù),實線為本系統(tǒng)檢測的結(jié)果。
圖5 能見度檢測對比圖
從圖5可以看出,使用能見度儀測得的標準數(shù)據(jù)與本實驗系統(tǒng)測得的數(shù)據(jù)基本吻合,在能見度緩慢變化和快速變化的時刻,都能取得比較理想的檢測結(jié)果。圖中曲線有幾處波動較大,可能是環(huán)境反射光造成的影響。
本文主要對雙亮度差法測量能見度進行了研究,并對具體實施方法進行了改進。實驗結(jié)果表明,基于視頻圖像處理的高速公路能見度檢測系統(tǒng)能實現(xiàn)實時、全天候以及高精準的檢測,可滿足高速公路的能見度檢測需求。