基于散点先验及BG拟合海雾图像浓度检测

摘要

针对视场雾浓度等级评定缺乏有效图像检测算法的不足，提出一种基于灰度差-比（gray difference-ratio,GDR）的散点图先验实现雾浓度等级评定方法，引入泊松分布确定最佳采样点，采用B.Gompertz模型函数拟合散点图.首先建立不同条件下标准图像集的散点图，提取S型灰度差-比先验，从图像像质退化模型出发，验证了灰度差-比先验的正确性；其次，建立散点图纵向断面集合点的泊松分布函数，通过计算最大概率确定最佳回代样本点；再次，将样本点带入拟合标准图像集并进行估计参数■；将样本点代入真实雾图像集估计参数■，并建立标准图像集参数估计值的查找表，通过查表方法确定真实雾图浓度等级.经过同场景不同浓度、不同场景不同浓度图像样本测试，算法结果与PM_2.5相关系数达0.91，表明算法测试结果符合浓度变化趋势；经不同浓度有雾和无雾的对比图像测试，表明算法能够作为视场雾浓度等级评定；经对比测试证明本文算法在测试精度达到1.9%.

关键词

雾 / 浓度 / 图像处理 / 灰度差-比先验 / B. Gompertz函数

基金资助

国家自然科学基金（52172324）; 陕西省科技攻关项目（2015GY052）; 陕西省交通厅重点项目（20-38T）; 西安市未央区科技计划（202121）