VC++6.0环境下基于视频图像的能见度检测系统开发

"基于视频图像的雾天能见度检测方法研究与实现" 本文主要探讨了在软件开发环境中，特别是利用Microsoft Visual C++ 6.0（VC++6.0）和MFC（Microsoft Foundation Classes）框架，以及OpenCV（开源计算机视觉库）进行雾天能见度检测系统的实现。MFC作为微软提供的C++类库，它封装了Windows API，为开发者提供了构建Windows应用程序的便利，支持COM（Component Object Model）和.NET技术，便于实现数据读取、显示、处理和管理。 VC++6.0是Visual Studio集成开发环境的一部分，它提供了一个可视化的开发工具，允许程序员通过拖放控件的方式来创建用户界面，大大简化了Windows应用程序的开发流程。在本项目中，MFC用于构建程序的基础结构，而OpenCV则用于视频图像的处理和分析，这是能见度检测的关键部分。OpenCV库包含了丰富的图像处理函数，如灰度转换、直方图均衡化、边缘检测等，对于识别和计算雾天能见度非常有用。 在雾天能见度检测方法的研究中，通常会涉及以下几个步骤：首先，获取视频图像，这可能通过摄像头实时捕获；其次，预处理图像，去除噪声，增强图像质量；接着，可能需要对图像进行色彩空间转换，如从RGB转到HLS或HSV，以更好地提取雾天特征；然后，通过特定算法（如基于大气散射模型的算法）分析图像，估计雾的浓度；最后，根据这些信息计算出能见度值。 论文详细介绍了研究生耿威在导师路小波教授的指导下完成的这项工作，该研究不仅涵盖了理论分析，还包括了实际系统的设计与实现。通过实验验证，该系统能够在雾天条件下有效地检测能见度，为交通安全和气象监测提供了技术支持。此外，论文还涉及到学位论文的原创性声明和使用授权声明，表明作者同意其研究成果的合理使用和分享。 这篇硕士学位论文深入研究了基于视频图像的雾天能见度检测技术，展示了如何在实际的软件开发环境中，结合MFC和OpenCV来实现这一功能，并强调了计算机视觉技术在解决现实问题中的重要作用。