视频图像驱动的雾天能见度检测方法实证研究

本篇硕士学位论文主要探讨的是"基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现"。随着信息技术的飞速发展，计算机视觉作为其前沿领域之一，正日益成为研究热点。雾天能见度是影响道路交通安全的重要因素，尤其是在高速公路和恶劣气候条件下，准确检测雾天能见度显得尤为重要。本文旨在提出一种创新的视频图像处理技术，以解决这一实际问题。 作者耿威在导师路小波教授的指导下，深入研究了现有的雾天能见度检测方法，如光学传感器、激光雷达等的传统手段，并尝试通过视频图像数据挖掘其潜在信息。论文内容可能包括图像预处理技术，如灰度化、滤波和边缘检测，以提高图像质量并减少雾气干扰。接着，可能会探讨利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对雾气中的目标物体进行识别和分割，从而推断出能见度水平。 论文的核心部分可能会介绍一种新的雾天能见度估计算法，它可能结合了机器学习模型与图像特征分析，能够实时地从视频流中提取关键指标。此外，论文还会详细阐述实验设计，包括数据采集、处理流程、性能评估指标以及结果对比，以验证新方法的有效性和准确性。 此外，作者强调了论文的创新性和独创性，声明除了文中明确标注和致谢的部分外，没有使用他人已发表或未公开的研究成果，确保了学术诚信。论文的最终目标是为雾天驾驶辅助系统提供技术支持，提升道路安全。 这篇论文不仅探讨了雾天能见度检测的理论基础，还着重于将理论应用于实践，展示了视频图像处理技术在实际场景中的潜力，对于推动计算机视觉在交通领域的应用具有重要意义。