利用数字摄像机测量气象能见度Word文件下载.docx
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2、问题的提出与重述
使用数字摄像设备(数码照相机、摄像机、摄像头或带摄像功能的手机等)并结合计算机来测量气象能见度.请你完成以下问题:
1.给出气象能见度的数学定义.
2.建立测量气象能见度的数学模型,并给出测量方法.
3.利用你的方法测量某日若干个时段的气象能见度,给出相关的结果.
3、基本假设
1.选取的目标物足够黑.
2.所拍摄的目标物的位置与背景位置接近.
3.大气气溶胶水平分布均匀,照明条件沿视线方向水平均一.
4、主要变量符号说明
为了便于描述问题,我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量,如表1所示.其他一些变量将在文中陆续说明.
表1主要变量符号说明一览表
符号
意义
白天气象能见度
大气消光系数
目标物i到观测点的距离
地平附近距离为R的目标物的视亮度
地平附近距离为R的背景天空的视亮度
目标物自身的亮度
目标物i自身的亮度
从目标物所在位置观测到的背景天空的亮度
从目标物i所在位置观测到的背景天空的亮度
沿着观测点_目标物方向上气柱的亮度
沿着观测点_背景视线方向上气柱的亮度
大气源函数(它包含了气柱元对太阳直接辐射的一次散射以及对天空散射光、地面反射光的多次散射作用)
目标物的灰度
目标物的灰度,
K
为CCD数字摄像系统的灰度转换系数
背景的灰度
背景的杂散光
摄像系统暗电流对应的灰度
5、问题的分析
利用照像法来测量能见度,它通过用照相机拍摄黑色目标物,然后设法从图片求得目标物与背景的相对亮度比,结合计算机来测量气象能见度.对于问题1,我们容易确定它的数学定义.对于问题2,通过对亮度对比方法及其局限性的分析,我们采用了双亮度差方法及其标准观测条件,得出模型.对于问题3,由问题2的双亮度差模型,利用OSTU的方法,对图像进行分割并求出目标物与背景物的平均灰度,从而得出气象能见度的值.
6、模型的建立与求解
问题1
气象能见度的数学定义:
标准视力的人眼在当时天气条件下,能够从天空背景中看到和辨认出比较大(视角大于0.5度)的黑体目标物的最大距离.
问题2
建立测量气象能见度的数学模型:
首先,目标物和背景的视亮度与消光系数之间存在着如下的关系:
[1]
(1)
当选择的目标物和背景视线方向非常接近时,有,所以
[1]
(2)
由假设,因为大气气溶胶水平分布均匀,并且照明方向沿视线方向水平均一,因而有,再根据能见度与大气消光系数之间的关系式:
[1](3)
推导出测量能见度的初步模型:
[1](4)
该模型与目标物和背景的亮度比,以及目标物的距离有关.但在数字摄像机测量系统中,目标物及背景的亮度不能直接得出,而能直接由图像读出的只有灰度值,因而我们利用灰度与亮度之间的关系式:
[1](5)
当目标物足够黑时,我们可以认为,因而(4)可以写为:
[1](6)
将(5)式带入(6)式则可以得到测量能见度的第二个模型:
[1](7)
由于此模型无法消除CCD摄像系统暗电流和背景杂散光的影响,所以不利于模型的优化,得出的结果误差较大.因此,我们在此基础上采用双亮度差的方法.即通过测量地平线附近两个不同距离的目标物和其对应水平天空背景亮度的差值之比来计算白天的气象能见度.现我们设置两个人工目标,分别距观测点和(>
).在CCD面阵光电响应特性均匀条件下,得到目标和背景的亮度差为:
[1],i=1,2(8)
结合方程(5)建立了模型三:
[1](9)
当目标物足够黑时,而且两个目标-背景视线方向非常相近,观测场地照明条件足够均匀,
使得则有模型四:
[1](10)
这就是DPVS双亮度差方法的计算公式,基线长度为.该模型避免了式(9)中需要对目标物和背景物的视亮度求解,使模型简单明了.
问题3
我们只需找出目标物和背景天空的灰度,以及两目标物之间的距离即可.所以我们首先将所拍的彩色照片转化为灰度照片,然后利用ostu的方法,对图像进行分割并求出目标物与背景物的平均灰度.运用Matlab编写程序(程序见附件)计算得到目标物与背景物的平均灰度值为:
灰度
代号
背景物的灰度
1
195.2874
90.5535
2
179.0881
102.0149
得到的图像为:
最后,我们将得到的目标物与背景物的平均灰度值(由实际测量知基线长度为1000m)代入(9)式得到此时的能见度为:
7、模型科学性分析
亮度对比法虽然可以测量能见度,但DPVS中CCD数字摄像系统暗电流对应的灰度,它随着温度变化而变化;
背景杂散光可以通过加遮光罩削弱,但不完全消除,简单地假设它与背景亮度成正比也不可能从根本上解决问题.所以,DPVS中采用实用黑体的亮度对比方法的主要缺陷是其无法消除CCD摄像系统暗电流和背景杂散光的影响,在低能见度条件下,它们的影响相对较弱,随着能见度的升高,它们引起的误差将越来越明显,这限制了DPVS的测量范围和精度.
而双亮度差方法可以很好地消除CCD数字摄像系统暗电流和背景杂散光的影响,克服了亮度对比方法固有的这一致命缺陷.但由上面的分析,不难看出DPVS双亮度差方法计算公式的导出过程中仍包含了以下条件或假定:
(1)背景视线方向应尽量保持一致且两组目标背景的视线方向也要尽可能保持彼此接近.
(2)视线方向上气柱光学特性和照明条件均一.
(3)双目标的反射率均可以忽略,即采用实用黑体做目标物.
所以,两种方法都有一定的局限性.
8、模型的评价
此模型在中低能见度条件下,模型的准确度很高,条件影响不大.但这模型的求解是在理想的状态下得出,所以有一定的局限性.在实际情况中,难以广泛应用.但有助于科学的进步,发明更为科学的模型.此模型的原理可用于测船只的航行触礁问题.
参考文献
[1]吕伟涛,陶善昌,刘亦风等,基于数字摄像技术测量气象能见度双亮度差方法和实验研究,应用气象学报,第16卷第5期,2005年10月
[2]王华等,MATLAB电子仿真与应用教程,北京:
国防工业出版社,2001
[3]贺兴华,MATLAB7.X图像处理,北京:
人民邮电出版社,2006
[4]李文锋,图形图像处理与应用,北京:
中国标准出版社,2006
[5]刘文耀,数字图像采集与处理,北京:
电子工业出版社,2007
[6]王正东,数学软件与数学实验,北京:
科学出版社,2004
[7]吴传生,经济数学--概率论与数理统计,北京:
高等教育出版社,2009
附录
计算目标物与背景物的平均灰度的MATLAB代码为:
clear;
warningoff;
%finalT=0;
I=imread('
F:
\数模\第一次模拟训练\http_imgloadCA63O63P.jpg'
);
%rgb转灰度
ifisrgb(I)==1
I_gray=rgb2gray(I);
else
I_gray=I;
end
subplot(2,2,1),imshow(I_gray),title('
原图1'
I_double=double(I_gray);
%转化为双精度
[wid,len]=size(I_gray);
colorlevel=256;
%灰度级
hist=zeros(colorlevel,1);
%直方图
threshold=128;
%初始化阀值
%计算直方图
fori=1:
wid
forj=1:
len
m=I_gray(i,j)+1;
hist(m)=hist(m)+1;
end
hist=hist/(wid*len);
%直方图归一化,hist数据的元素为每个灰度所占有像素个数与总像素个数的比例
miuT=0;
form=1:
colorlevel
miuT=miuT+(m-1)*hist(m);
%miuT为图像的平均灰度
xigmaB2=0;
formindex=1:
threshold=mindex-1;
omega1=0;
omega2=0;
form=1:
threshold-1
omega1=omega1+hist(m);
%omega1为小于threshold的所有灰度所占据像素个数总和和总像素个数的比例,即目标点数占图像的比例w0
omega2=1-omega1;
%omega2为背景点数占图像的比例w1;
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