视频图像雾天能见度检测算法研究

"算法流程图-江泽坚实变函数论习题解答" 这篇资源主要讨论的是基于视频图像的雾天能见度检测方法，涉及到计算机视觉和图像处理技术。标题中的"算法流程图"指的是用于解决特定问题的步骤图解，此处具体指距离转换模型的建立方法，用于校正畸变并计算实际距离。描述中提到，该方法利用摄像机的内外参数构建视频图像的距离检测模型，实现了图像坐标到实际坐标的转换，这一过程是通过算法流程图来清晰展示的。 "313．4算法流程图"可能是指在某项研究或教材中的章节编号，这表明该方法是在一个系统的知识框架下进行的。内容部分提及了一篇硕士学位论文，作者为耿威，导师为路小波教授，研究方向为检测技术与自动化装置。论文的主题是"基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现"，其目的是开发一种能见度检测系统，通过分析视频图像来估算雾天的能见度。 在雾天能见度检测中，通常需要先对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，然后可能应用到距离转换模型。这种模型可能涉及摄像机几何校正，以便将像素坐标转换为真实世界的距离。可能的算法包括透视变换、霍夫变换等，它们可以帮助识别和测量图像中的特征，如线条、边缘，进而推算出能见度。 论文中可能详细描述了算法的每一步骤，包括数据采集、图像预处理、特征提取、距离计算以及能见度评估。在实现过程中，可能会使用到OpenCV等图像处理库，并且通过实验验证了算法的有效性和准确性。此外，论文可能还探讨了不同天气条件下的适应性，以及与其他能见度检测方法的比较。 最后，研究生和导师的签名表明了论文的原创性和使用权的授权，即同意论文的副本和电子版被相关机构保存，并在保密期后允许被查阅和使用，以促进学术交流和研究。 这个资源涉及了计算机视觉中的图像处理算法，特别是在恶劣天气条件下的应用，对于理解如何通过算法和模型从视频图像中提取环境信息，尤其是能见度信息，具有重要的学习价值。