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第 32 卷第 12 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.32No.12 2010 年 12 月 Journal of Electronics & Information Technology Dec. 2010 基于摄像机自标定的视频对比度能见度检测算法与实现 陈钊正 陈启美 (南京大学通信技术研究所 南京 210093) 摘 要：由于气象能见度仪应用范围有限且难以架设、现有视频检测算法对外部要求过高且容易受噪声影响，无法大范围布设。该文提出了基于摄像机自标定的视频能见度检测方法，并构建了能见度检测系统。该方法利用摄像机自标定模型、小波变换、视频对比度检测模型曲线拟合等手段，克服原有方法和算法在距离信息、目标物、噪声、稳定性等原因的缺点。其系统已在江苏 1/5 的高速公路上试运行，结果误差符合国际及国家相关标准。 关键词：视频能见度；摄像机自标定；小波变换；对比度；曲线拟合 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2010)12-2907-06 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2009.01630 中图分类号：TP391.41 Video Contrast Visibility Detection Algorithm and Its Implementation Based on Camera Self-calibration Chen Zhao-zheng Chen Qi-mei (Institute of Communication Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China) Abstract: Because trandition meteorological sensor’s range is limited and hard to be erected, video detections require good external conditon and are easliy effected by nosie. A new method of detection of visibility is proposed based on camera self-calibration. And a system of visibility detection is constructed. The camera self-calibration, wavelet transform, video contrast detecting model, curve fitting is used to overcome disadvantages of tradition detections algorithms at distance, targets, noise and stability. Now the system has been used on 1/5 of Jiangsu’s high-ways. The errors of result conform to national and foreign standards. Key words: Video visibility; Camera self-calibration; Wavelet transform; Contrast; Curve fitting 1 引言 低能见度天气经常造成公路交通的堵塞或封路。据统计，高速公路上因浓雾造成的交通事故大约占事故总数的1/4左右， 雾天高速公路的事故率是平常的10倍，恶劣天气、突发性自然灾害已成为威胁人民生产财产安全的重大隐患。传统的能见度仪由于其价格、架设方式、检测方法等原因导致其在交通领域，特别是高速公路上应用有限，无法对小范围的团雾、霾、沙尘、雨、雪等天气进行较好的预警。随着视频技术的发展，使用视频手段，采用基于正常视距分析模式，确定路况能见度距离的方法已成为目前研究的热点。 国外机构[1]研究目前基本没有较大突破，而国内研究正处在起步阶段。 视频能见度检测涉及到的主要问题是如何从亮度不均匀、噪声丰富的路况监控视频图像中提取能 2009-12-22 收到，2010-04-06 改回 中国交通部科技攻关项目(2004-353-352-04)和江苏交通厅科研基金(06x05、07x03)资助课题 通信作者：陈钊正 czz05g@yahoo.com.cn 见度检测需要的图像边缘特征，同时在边缘特征提取过程中很好地模拟人视觉心理，减小算法检测值与正常视距观测值之间的误差。目前世界上所研究的视频能见度检测一般限于两种：(1)双亮度差法：即通过两组人工架设目标的亮度的比值来确定当前能见度距离；(2)视频对比度法[2]：即模拟人眼分析图像中能观测到最远目标物为当前能见度距离。两种方法在检测手段上都依赖于人工架设目标物，容易局限于外界条件且误差较大。 为此，本文提出了一种基于摄像机自标定和对比度的视频能见度检测方法，通过摄像机自标定技术恢复出图像距离信息，建立图像中的虚拟观测目标物，同时采用小波变换对图像提取虚拟目标物的边缘，剔除噪声，并采用归一化对比度对虚拟目标物的边缘进行能见度对比度检测，最后通过曲线拟合得出能见度曲线，并根据正常视距对比度阈值得出当前能见度距离或等级。 2 能见度算法整体框架 由于视频能见度检测对外界条件具有一定的依赖性，如：摄像机是否正在转动、摄像机镜头上是