基于数字图像的日间大气能见度估测研究

论文摘要

鉴于能见度对日常生产生活的重要影响,本文重点研究基于数字图像的能见度信息获取方法。相较于传统的能见度目测法主观性较强,以及器测法投入成本高、架设要求复杂的缺点,基于数字图像的能见度测量方法具备投入成本低,架设操作简便,布设范围广的优点,是一种能见度测量的新思路,在未来具有广阔的应用前景。同时,本文采用先进的暗通道先验原理进行能见度估测研究,对比前人的研究成果,该方案具备无需架设目标观测点,操作简便方面的优势。本文的主要研究内容概括如下:(1)基于暗通道先验原理和能见度测量原理,推导出了利用暗通道先验原理估测能见度的原理公式。并针对粗估计透射率的优化问题,详细对比了软抠图法和引导滤波法的效果,发现在处理效果差别不大的情况下,引导滤波的运算效率有明显的优越性。同时,采取以灰度图替换彩色原图进行引导滤波的方法,进一步改进了引导滤波的运算效率,提升达95.93%。(2)着重讨论了雾浓度系数对能见度估测的影响,以及影响雾浓度系数选取的主要因素。雾浓度系数作为透射率修正的关键因子,图像灰度均值和天气条件均是左右其选取的重要因素。因此,本文通过构建BP神经网络,完成训练,实现了雾浓度系数的自适应性选取,取得了良好的效果。(3)利用自适应雾浓度系数的估测系统,于2018年5月7日至5月16日的10天内进行观测实验,将能见度估测结果与散射式能见度仪观测结果做对比,发现实验结果满足20%的能见度误差要求,准确率达97.1%,误差为2.9%。(4)利用大气辐射理论的假设模型,推导出了一种利用暗通道先验原理计算能见度的新方法。该方法摆脱了目标物景深信息的限制,应用更简便。同样进行观测试验对比后,发现估测结果基本满足误差要求,准确率在80%以上,略低于传统方案。最后,本文讨论了研究中存在的不足,与可能导致的原因及解决方法,并进一步提出了后续的研究重点与方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究目的与意义
•   1.2 国内外研究进展
•   1.3 研究内容和章节安排
• 第二章 基于图像的能见度估测系统及原理
•   2.1 能见度测量原理
•     2.1.1 大气水平能见度的定义
•     2.1.2 大气水平辐射传输方程
•     2.1.3 大气水平能见度的计算原理
•     2.1.4 常见的能见度测量方法
•   2.2 能见度估测系统组成
•   2.3 暗通道先验原理
•   2.4 基于图像的能见度计算原理
•   2.5 基于暗通道先验法的能见度求取原理
•   2.6 本章小结
• 第三章 暗通道先验原理的透射率优化
•   3.1 滤波算法
•     3.1.1 软抠图法滤波
•     3.1.2 引导滤波
•     3.1.3 滤波方式的比较与选取
•   3.2 引导滤波改进
•   3.3 雾浓度系数
•     3.3.1 雾浓度系数的影响
•     3.3.2 影响雾浓度系数选取的主要因素
•     3.3.3 图像灰度均值的合理范围
•   3.4 本章小结
• 第四章 自适应雾浓度系数的能见度估测系统
•   4.1 能见度估测系统
•   4.2 神经网络
•   4.3 BP神经网络的设计
•   4.4 基于BP神经网络算法的?自适应选取
•   4.5 目标物选取优化
•   4.6 结果测试
•   4.7 本章小结
• 第五章 改进的暗通道能见度估测方法
•   5.1 能见度测量原理
•   5.2 消光系数的计算
•   5.3 透射率比的求解
•   5.4 能见度估测系统工作流程
•   5.5 估测结果分析与讨论
•   5.6 两种能见度估测方案的讨论
•   5.7 本章小结
• 第六章 总结和展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 本文创新点
•   6.3 不足与展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张炎

导师: 陈钟荣

关键词: 能见度估测,暗通道先验原理,雾浓度系数,神经网络,图像处理

来源: 南京信息工程大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 气象学,计算机软件及计算机应用

单位: 南京信息工程大学

分类号: P412;TP391.41

DOI: 10.27248/d.cnki.gnjqc.2019.000037

总页数: 65

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