雾天最远可视点检测：基于八邻域对比度的新模型

"基于八邻域对比度的雾天最远可视点检测-江泽坚实变函数论习题解答" 这篇资料主要讨论的是在雾天环境下，如何利用图像处理技术检测能见度，特别是最远可视点的检测。雾天能见度的检测在交通监控、气象预报等领域具有重要意义。文章基于Kolder定律提出了一个新模型，该模型分为基于八邻域的最远可视点检测和基于逐行对比度的最远可视点检测两部分。 首先，介绍的是基于八邻域对比度的雾天最远可视点检测方法。这个方法是建立在图像对数对比度模型基础之上，由Kolller提出的最大对比度模型。该模型通过灰度化处理图像，找到相邻区域的最大对比度阈值s，然后利用这个阈值来分离满足条件的像素点。具体步骤包括： 1. 对图像中的每个点x，计算其与八邻域内的点的对比度，公式为： min【厂(x)，厂(■)】<s<n1瓢【厂(x)，厂(五)】 其中，而∈K(x)，％(功为x上下左右四点的集合，厂(石)、厂(五)为像素点x、五的灰度值。 2. 获取所有点的阈值s集合F(s)，由于灰度范围在[0，255]，所以s也在此范围内。 3. 对满足F(s)的像素对(x，五)，计算它们的对比度值e，五(s)： e，五(s)=mjn(I J一厂(x)l，I s一厂(毛)I) 4. 计算中值对比度c(s)： c(s)=寺∑e，而(s) 其中，(j，^)∈f。(s) 5. 最后，找到最大对比度c(％)： c(％)-，景瑟】c(s) 这里的c(％)是所有s对应的c(s)中的最大值。 然而，Kolller的最大对比度模型在实际应用中因为包含了噪声点，效果并不理想。为了解决这个问题，作者考虑到了算法的局限性、系统实用性和稳定性，并结合CIE的能见度原则，提出了基于八邻域的最远可视点检测模型。这种模型通过更广泛的邻域检测（八邻域，包括上、下、左、右以及对角线上的点），可以更准确地捕捉到因雾天导致的对比度变化，从而提高最远可视点检测的准确性。 通过这种方法，可以有效地减少噪声干扰和亚像素级别的突变影响，提供更充足的图像信息，以实现更精确的雾天能见度检测。这一方法对于视频图像的实时分析和雾天环境下的安全监控有着重要的实践价值。