HSV模型下的雾天能见度检测：视频图像处理关键

本篇硕士学位论文深入探讨了基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现。论文以HSV（Hue Saturation Value，色相饱和度亮度）色彩模型作为核心，HSV模型是一种在图像处理中广泛应用的颜色空间，其独特之处在于将颜色分解为三个独立的属性：色相H、饱和度S和亮度V。 首先，论文介绍了HSV模型的基本概念。HSV模型中的色相H反映了颜色之间的区别，是色彩的"脸谱"，它代表了颜色的种类；饱和度S衡量颜色的纯度，无饱和度意味着灰度，饱和度越高，颜色越鲜艳；亮度V则代表颜色的明暗程度，从黑色（V=0）到白色（V=1）变化。这种模型有助于分离色彩和亮度信息，对于雾天能见度检测尤其重要，因为雾天下的色彩通常会变得模糊且亮度降低。 论文详细阐述了如何通过将RGB图像转换到HSV色彩空间来提取雾天特征。HSV模型将颜色分布表示为一个圆柱形结构，形象地展示了色相、饱和度和亮度的关系。通过分析HSV直方图，可以捕捉到图像中色彩的分布情况，这对于判断能见度至关重要，因为雾天会导致颜色的对比度下降和整体亮度减弱。 接着，作者针对雾天能见度检测提出了具体的方法，可能是利用HSV直方图的统计特性来识别雾天特有的色彩模式或者亮度变化。这种方法可能包括阈值分割、图像滤波、特征提取等步骤，旨在通过计算机视觉技术自动估计雾天中的能见度范围。 论文还提到了东南大学硕士学位论文的原创性和使用授权声明，强调了作者的知识产权以及对论文公开使用的权限规定。作者承诺，除了已标明的部分和致谢，论文未包含他人的研究成果，也未用于获取学位或证书。 这篇论文深入研究了HSV模型在雾天能见度检测中的应用，提供了从视频图像中有效提取和分析雾天特征的技术路径，对于计算机视觉领域的雾天识别和评估具有实际意义。