基于视频图像的雾天能见度检测系统设计与实现

"软件系统结构设计-江泽坚实变函数论习题解答"这一章节着重探讨了基于视频图像的雾天能见度检测系统的结构和设计。系统的目标是实现实时视频图像处理，对输入的图像进行预处理，包括雾天等级检测和能见度评估。系统架构由几个关键模块组成，如图像输入模块、图像预处理模块、距离转换模型建立模块、雾天等级检测模块以及能见度检测模块，这些模块协同工作以实现完整的能见度分析。 设计过程遵循功能需求，确保系统在实际检测中的可用性和有效性，同时验证了前面理论方法的可行性。在类接口设计上，采用了UML图展示主要功能函数和关键变量，这有助于系统的模块化和可维护性。例如，图像预处理模块可能涉及边缘检测、灰度处理、噪声滤波等步骤，而距离转换模型建立模块则可能涉及到利用深度信息计算能见度的技术，如基于深度学习的方法。 硕士论文《基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现》进一步深入研究了这一主题，作者耿威在导师路小波教授的指导下，探讨了能见度检测在计算机视觉领域的应用，特别是在雾天条件下的技术挑战。论文可能包含了图像特征提取、雾分割算法、能见度评估算法等方面的研究，旨在提升系统的准确性和鲁棒性。 整个章节不仅关注理论概念，更强调将理论知识转化为实际应用，通过实例展示了如何将视频图像处理技术与雾天能见度检测相结合，这对于实际的道路安全监控、交通管理等场景具有重要意义。此外，论文还强调了学位论文的原创性和使用授权声明，保证了学术诚信和知识产权的尊重。