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第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07:35:24 (d)07:55:24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出,随着时间的推移,能见度慢慢变大,而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远,与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果,我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较,进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制,如果租用能见度仪 来检测能见度,费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点,然后进行实际 测量,获取目测能见度,与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型,将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来,与目测能见度相比较,结果如表4—1所示。从早上06:30:02到07:55:24,由天 气图像的变化过程,可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出,实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53.0 55.0 59.0 67 检测能见度(m) 45.2 46.8 50.6 59.7 绝对误差(m) 7.8 8.2 8.4 7.3 相对误差 14.7% 14.9% 14.2% 10.9% 对于非雾天情况下,实验中选取2幅图像进行能见度检测,此时能见度值较大。实 验中,本文只获取非雾天下的最远可视点,如图4—14所示。对于非雾天的最远可视点 的检测,本文采用基于逐行对比度的检测算法,利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出,最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47
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