浓雾条件下夜间可视化分析与估计方法



浓雾条件下夜间可视化分析与估计方法

雾天对于车辆道路驾驶来说不仅影响驾驶员的视觉，而且还会对车载摄像头的成像质量造成影响。雾天是白天还是夜晚对车载摄像头成像的影响是不同的，因此需要不同的基于摄像头的检测方法。

阐述了一种车载摄像头的夜间雾气检测和浓度特征描述的方法。首先定义夜间能见度指数，采用先进的辅助驾驶系统针对夜雾的状态识别出夜雾的类型。介绍了一种检测是否存在夜雾和通过车载摄像机捕捉到的图像描述夜雾浓度特征的方法。检测方法依赖于夜雾的视觉效果。评价夜雾的存在与否的方法有两种：①通过检测前照灯产生的反向散射幕。将当前图像与一个浓度已知的参考图像进行对比计算，得到相关指数。此方法只适合车辆单独在高速路上行驶而没有外部光源的情况。②通过检测前方车辆光源周围的光晕，此方法需要前方有车辆产生的光源或其它光源。两种方法的互补性使得二者结合后得到一个完整的夜雾检测系统。首先，进行光晕检测，检测视场内的光源数如果至少为一个，则利用光晕检测来评价是否存在夜雾；如果没有检测到光源，那么光晕检测则中断，向反向散射幕检测算法发送一个信号，执行反向散射幕检测算法。最后，如果检测到夜雾，就可以通过把不同的相关指数与经验模型对比，得到夜雾的浓度特征。试验结果表明所提出的方法是有效的。

在未来，夜雾的特性将使用光晕特征来进行描述。计划将收集更大的与气象能见度相关的夜雾图像数据库。该方法将为不同应用程序的开发提供帮助。首先，利用该方法可以研发新的智能速度控制策略，车速将会随着可视距离的缩短而减小。其次，利用该方法可开发车辆前照明和信号系统新的适应策略。最后，该方法可以用在利用固定的道路摄像机检测是否有雾并识别出雾的特征。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation System（英）

刊期：2014年第99期

作者：Romain Gallen

编译：陈健