基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现：焦点在于畸变校正与距离转换模型

本篇论文主要探讨的是"距离转换模型的建立"，以江泽坚的实变函数理论为基础，针对图像畸变校正问题进行了深入研究。首先，作者介绍了基于畸变校正的图像距离转换模型，通过数学公式x = 七yj + Axd + Byd + C来描述图像中的点与世界坐标的关系，其中A、B、C是需要通过最小二乘法或Chemov提出的圆弧拟合方法优化求解的参数。在确定摄像机主点坐标后，利用这些参数计算出畸变校正模型，使得图像更接近于针孔成像原理。 进一步，论文着重于在一维成像模型中应用这种方法，考虑到摄像机的安装角度和尺度因子等因素，利用道路摄像机的二维成像特点，通过摄像机的高度和下倾角信息建立了一维图像距离转换模型。这个模型假设在特定情况下（乃=0，托=Ⅱ／2），摄像机的二维成像可以简化为一维，通过消失点和点在图像中的坐标关系来推算距离。 此外，论文还提及了雾天能见度检测的相关背景，这表明研究不仅仅局限于图像处理的几何模型，还考虑到了实际应用中的环境因素。论文的硕士研究生耿威在导师路小波教授的指导下，研究了基于视频图像的雾天能见度检测方法，这是在信息技术快速发展的背景下，计算机视觉技术在实际问题中的一个重要应用。 在整个研究过程中，作者遵循了学术诚信原则，声明论文是其独立完成的，并确认不存在抄袭或未经授权使用他人成果。论文的最终目标是提高视频图像处理的精度，以支持雾天等复杂环境下的能见度测量，这在交通安全监控等领域具有重要意义。