"能见度检测是计算机视觉领域中的一项重要技术,特别是在雾天环境下,对于交通安全和气象监测具有重大意义。本文主要针对雾天能见度的检测进行了深入研究,并提出了新的检测方法。通过分析能见度检测流程,以及利用实际拍摄的雾天道路图像进行实验,验证了该方法的有效性。 雾天能见度检测是解决道路交通安全问题的关键,它可以帮助驾驶员预判行驶条件,也可以为交通管理部门提供实时的气象信息。在本文中,作者选取了不同时间的雾天图像进行实验,这些图像由安装在公路路侧的摄像机捕捉。通过提取视频序列中的图像,作者应用所提出的检测算法,对4幅不同时刻的图像进行了能见度分析。 能见度检测的方法通常涉及到图像预处理、特征提取和能见度估计等步骤。在预处理阶段,可能会包括去雾算法,如暗通道先验法,以去除图像中的雾效应。在特征提取阶段,可能利用色彩、边缘或者纹理信息来识别图像中的关键特征。最后,通过对比理论模型和实测图像特征,估计出能见度值。 文章中提到的实验结果显示,该方法能够有效检测雾天能见度。这些结果以图4.13的形式展示,可能包含了不同能见度下的图像对比和检测结果的量化分析。这表明,该方法在不同雾天条件下具有较好的稳定性和准确性。 此外,本文还探讨了基于视频图像的能见度检测技术在实际应用中的挑战,例如图像噪声、动态环境变化以及实时性的需求。作者可能还提出了针对性的解决方案,以提高检测的鲁棒性和实时性能。 这篇硕士论文由耿威研究生完成,指导教师为路小波教授,专业方向为检测技术与自动化装置。论文详细阐述了雾天能见度检测的理论基础、方法设计以及实验验证,对计算机视觉领域的雾天能见度估计提供了新的见解和实践参考。 这篇研究不仅贡献了一种新的雾天能见度检测技术,还强调了该技术在实际应用中的潜在价值,为未来相关领域的研究提供了有益的参考。通过持续优化和改进,这种技术有望进一步提升雾天环境下的交通安全性,并对气象预报产生积极影响。"
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