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图像能量与对比度的霾检测算法

孔明 杨天琪 单良 郭天太 王道档 徐良

孔明, 杨天琪, 单良, 郭天太, 王道档, 徐良. 图像能量与对比度的霾检测算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826001-0826001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0826001
引用本文: 孔明, 杨天琪, 单良, 郭天太, 王道档, 徐良. 图像能量与对比度的霾检测算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826001-0826001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0826001
Kong Ming, Yang Tianqi, Shan Liang, Guo Tiantai, Wang Daodang, Xu Liang. Haze detection algorithm based on image energy and contrast[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(8): 826001-0826001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0826001
Citation: Kong Ming, Yang Tianqi, Shan Liang, Guo Tiantai, Wang Daodang, Xu Liang. Haze detection algorithm based on image energy and contrast[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(8): 826001-0826001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0826001

图像能量与对比度的霾检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0826001
基金项目: 

国家自然科学基金(51476154,51404223);浙江省自然科学基金(LY13E060006,LQ14E060003)

详细信息
    作者简介:

    孔明(1978-),男,教授,博士,主要从事光学测量、精密仪器方面的研究。Email:mkong@cjlu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

Haze detection algorithm based on image energy and contrast

  • 摘要: 针对目前霾检测方法实时性差且成本较高的问题,提出一种基于图像能量与对比度的霾检测方法。首先,对CMOS相机拍摄的图像进行预处理。由于相机受外界影响会出现轻微摆动,故需对图像进行配准;其次,在图像的关键区域中获取目标与水平天空背景的对比度和图像能量两个特征向量;再次,将对比度、图像能量、环境湿度作为输入,将激光粒子计数器测得的实时PM10浓度作为输出,进行支持向量回归训练,建立图像和PM10浓度间的关系模型;最后,根据得到的模型计算待测图像所对应的PM10浓度。将该方法检测的PM10浓度与激光粒子计数器测得浓度值进行对比,实验表明该方法检测结果的平均相对误差在10%以内,MSE为0.006 2,表明预测值与真值拟合程度较好,模型检测的精度较高。在此基础上增加训练样本可进一步提高模型精度。此外,该方法可针对不同待测环境建立相应的关系模型,具有较强的灵活性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-13
  • 修回日期:  2018-04-17
  • 刊出日期:  2018-08-25

图像能量与对比度的霾检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0826001
    作者简介:

    孔明(1978-),男,教授,博士,主要从事光学测量、精密仪器方面的研究。Email:mkong@cjlu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(51476154,51404223);浙江省自然科学基金(LY13E060006,LQ14E060003)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 针对目前霾检测方法实时性差且成本较高的问题,提出一种基于图像能量与对比度的霾检测方法。首先,对CMOS相机拍摄的图像进行预处理。由于相机受外界影响会出现轻微摆动,故需对图像进行配准;其次,在图像的关键区域中获取目标与水平天空背景的对比度和图像能量两个特征向量;再次,将对比度、图像能量、环境湿度作为输入,将激光粒子计数器测得的实时PM10浓度作为输出,进行支持向量回归训练,建立图像和PM10浓度间的关系模型;最后,根据得到的模型计算待测图像所对应的PM10浓度。将该方法检测的PM10浓度与激光粒子计数器测得浓度值进行对比,实验表明该方法检测结果的平均相对误差在10%以内,MSE为0.006 2,表明预测值与真值拟合程度较好,模型检测的精度较高。在此基础上增加训练样本可进一步提高模型精度。此外,该方法可针对不同待测环境建立相应的关系模型,具有较强的灵活性。

English Abstract

参考文献 (10)

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