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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