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基于圖像興趣窗格測算大氣能見度的方法研究

發(fā)布時間:2020-11-05 07:18
   能見度是一項重要的氣象要素,它的準(zhǔn)確測量對許多行業(yè)有重要意義,尤其是交通運輸行業(yè)。傳統(tǒng)的能見度測量方法有目測法與器測法。前者由于具有一定的主觀性,精度不高;后者存在成本較高、安裝困難、操作復(fù)雜、覆蓋范圍有限等不足。為了有效簡便地測算能見度,從視頻圖像入手,將圖像分成若干窗格,計算出各窗格的灰度均值與均方差作為因子,通過因子與能見度的時間序列上的相關(guān)性分析,篩選出較優(yōu)因子與最優(yōu)興趣窗格來建立模型,擬合出能見度值并進(jìn)行驗證。研究結(jié)果表明:就所選因子而言,均方差作為因子參與建模的模擬效果較均值優(yōu);最優(yōu)興趣窗格的能見度方法研究的臨界點約為50米,50米以下的能見度該方法不適用,50米以上的能見度情況下擬合結(jié)果良好,且在低能見度水平下的模擬結(jié)果更可靠;在不同能見度水平下,最優(yōu)興趣窗格的位置發(fā)生變化,其整體位置伴隨著能見度水平的降低逐漸靠近數(shù)字?jǐn)z影設(shè)備,滿足通過人眼識別最遠(yuǎn)目標(biāo)物估算能見度的原理;同時發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)最優(yōu)窗格灰度值均方差在單幅圖像中的百分位分布存在一定規(guī)律,能見度水平越低,其百分位越高,通過這一規(guī)律可確定未知能見度觀測值的圖像其對應(yīng)的能見度等級,再由對應(yīng)能見度等級的擬合模型測算能見度。
【學(xué)位單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2016
【中圖分類】:P427.2;P412.17
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究意義與目的
    1.2 大氣能見度測量方法概述
        1.2.1 傳統(tǒng)的能見度測量方法介紹
        1.2.2 基于圖像理解的能見度測量方法簡述
    1.3 基于圖像理解的能見度估算方法研究國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要內(nèi)容概述
第二章 數(shù)據(jù)與技術(shù)路線
    2.1 數(shù)據(jù)介紹
    2.2 技術(shù)路線
    2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
第三章 能見度測量基礎(chǔ)與方法
    3.1 能見度相關(guān)概念與術(shù)語
        3.1.1 能見度
        3.1.2 氣象能見度
        3.1.3 能見度等級的劃分
    3.2 能見度檢測原理
        3.2.1 影響能見度的因素
        3.2.2 大氣與視覺
        3.2.3 大氣消光系數(shù)與大氣能見度
    3.3 能見度傳統(tǒng)測量方法
        3.3.1 人工目測
        3.3.2 器測法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于圖像理解的能見度測算方法
    4.1 基于預(yù)設(shè)標(biāo)識物的能見度估計方法
        4.1.1 基于預(yù)設(shè)標(biāo)識物的能見度估計方法的簡述
        4.1.2 基于預(yù)設(shè)標(biāo)識物的能見度估計方法的實施步驟
    4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)法的能見度估計方法
        4.2.1 常用的圖像特征
        4.2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)法能見度測算方法的局限
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于圖像興趣窗格的能見度測算
    5.1 較優(yōu)因子與最優(yōu)興趣窗格研究
        5.1.1 較優(yōu)因子與最優(yōu)興趣窗格篩選
        5.1.2 最優(yōu)興趣窗格位置分析
    5.2 擬合結(jié)果與分析
        5.2.1 回歸分析
        5.2.2 擬合結(jié)果
    5.3 模型驗證
        5.3.1 最優(yōu)窗格灰度值均方差的百分位分布規(guī)律
        5.3.2 圖像測算能見度
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的工作總結(jié)
    6.2 創(chuàng)新與特色
    6.3 研究的不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介

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本文編號:2871309

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