【摘要】：摘要:隨著我國經(jīng)濟和工業(yè)的快速發(fā)展大氣污染問題受到的關(guān)注與日俱增。實時準確的霾污染等級檢測對環(huán)境和居民生活具有現(xiàn)實且重要的意義。目前對霾的檢測方法主要有兩種,一種是檢測大氣中各種顆粒物濃度的粒子計數(shù)法,另一種是基于遙感的霾檢測方法。以上兩種方法的發(fā)展都較為成熟,但都有成本較高且不宜普及的特點。本文針對以上問題提出一種基圖像處理的霾檢測方法,旨在建立一個圖像與霾的關(guān)系模型,實現(xiàn)對任意一張相同環(huán)境下拍攝的相同目標圖像進行分析即可得到環(huán)境霾情況的目的。主要研究內(nèi)容如下:(1)分析了霾造成大氣能見度下降的原理,并且對霾對自然圖像造成的影響進行了分析,論述了利用PM_(2.5)濃度對霾進行表征的原因,提出了基于圖像處理對霾進行檢測的原理,并概述了整個流程。(2)結(jié)合機器視覺和圖像處理技術(shù)對自然圖像進行預處理,通過分析對比得到最適合本文研究圖像的灰度化和濾波方法。由于外界環(huán)境會造成不同圖像中目標物的偏移,根據(jù)圖像情況進行配準,為感興趣區(qū)域提取提供基礎(chǔ)。(3)根據(jù)不同特征的特點選取感興趣區(qū)域,在相應感興趣區(qū)域中提取能夠反映霾對圖像影響的多種特征,對特征與PM_(2.5)濃度進行相關(guān)性分析對比得到與PM_(2.5)濃度相關(guān)性較大的幾種特征,將亮度對比度、熵、相關(guān)性和峰值信噪比作為下一步支持向量回歸機訓練的數(shù)據(jù)集。(4)利用支持向量回歸機建立了圖像特征與PM_(2.5)濃度間的關(guān)系模型,并對模型的預測結(jié)果進行分析和驗證。本文提出的基于圖像處理的霾檢測方法結(jié)合了圖像處理技術(shù)和機器學習技術(shù),該方法適用于任何包含高對比度區(qū)域的場景,該方法的優(yōu)勢在于無需架設(shè)新設(shè)備,只需對設(shè)備拍攝的原有圖像和環(huán)境數(shù)據(jù)進行建模即可利用現(xiàn)有路況攝像監(jiān)控系統(tǒng)對監(jiān)控區(qū)域進行霾檢測。該方法覆蓋范圍廣、測量成本低而且可以實現(xiàn)自動化實時測量,適合大規(guī)模應用推廣。
【學位授予單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：X831;TP391.41
【圖文】：

圖 1.1 杭州地區(qū) MODIS 圖此外，國內(nèi)出現(xiàn)了利用自然圖像對霾進行實時檢測的研究，只是目前的研究成果較少。目前只有昆明理工大學的鹿麗鵬在 2016 年提出了用圖像的灰度差分統(tǒng)計法對霾的等級進行檢測[43]，為后續(xù)的基于自然圖像的霾的預測提供了可能性。1.3 研究內(nèi)容與方案設(shè)計通常情況下，人眼可對自然環(huán)境中的視覺特征信息進行高效抽取并與記憶信息進行對比，能夠在霾天氣發(fā)生時對霾的輕重程度進行大致分辨。故本文提出通過對數(shù)字圖像進行分析提取，來模仿人眼對在判斷霾的輕重程度時對視覺特征信息的提取過程，并結(jié)合機器學習算法來對霾進行準確預測。1.3.1 研究內(nèi)容

圖 2.1 不同 PM2.5濃度值的圖像對比2.3.1 亮度對比度早在 1924 年，Koschmoeder 就提出了目前被廣泛應用于白天能見度測量的白天目標物視程理論，又稱作 Koschmoeder 定律[44]。如圖 2.2 所示，該定律以天空為背景對距觀測點的距離為 L 處的物體進行觀測，觀測到的物體視亮度 Bt公式如 2-3：0 0(1 )L Lt t gB B e e B (2-3)其中，Bt0為該物體表面固有亮度，Bg0為天空背景亮度， 為氣溶膠的消光系數(shù)， 為大氣透射率。推導得到公式 2-4：0 0 0( )Lt g t gB B B B e (2-4)Bt0Bg0

紋理圖像

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