[发明专利]基于近红外双光谱实时成像和距离的修正能见度估计方法

说明书

本发明公开了基于近红外双光谱实时成像和距离的修正能见度估计方法，属于大气能见度检测技术领域，首先测量太阳光的光谱，并选定两个近红外成像波段；然后测量建筑物的反射率光谱；当两个近红外成像波段的反射率差异满足反射率差异约束公式时，搭建近红外双光谱实时成像光学系统进行成像得到双光谱成像的近红外图像对；然后估计全局大气光值；然后测量建筑物的真实距离；再推导出能见度估计公式；最后建立能见度修正公式，对后续得到的估计能见度进行修正得到修正能见度，将修正能见度作为最终输出结果。本发明克服了现有技术中需要使用特定黑体目标物的缺点，使得本发明能够使用常见建筑物目标。

技术领域

本发明属于大气能见度检测技术领域，具体涉及基于近红外双光谱实时成像和距离的修正能见度估计方法。

背景技术

能见度观测在交通运输和生产生活领域都有非常广泛的实际应用。近几年，随着数字成像设备的发展，基于数字图像处理的能见度估计方法被广大学者所研究。

中国气象局北京城市气象研究所申请的专利“能见度测量系统及方法”(专利申请号201110110154.2，授权公告号CN 102262092 B)公开了一种能见度测量系统及方法。该方法使用相机拍摄不同位置的黑体目标物并将拍摄的图像输出到图像处理单元，通过使用目标定位算法来修正黑体目标物的位置，提取出亮度值并输出到能见度计算单元，最后使用双亮度差方法得到能见度值，并且计算能见度平均值作为最后输出结果。该方法存在的不足之处是：需要使用特定的黑体目标物，黑体目标物价格昂贵，导致该方法不容易广泛推广使用。

西安金路交通工程科技发展有限责任公司所申请的专利“基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别”(专利申请号201911393198.3，申请公布号CN111192275A)公开了一种基于暗通道先验理论的高速公路团雾能见度识别方法。该方法通过对原始图像进行暗通道转化获得暗通道图像，根据大气光学模型和暗通道先验求得该暗通道图像的透射率，并确定消光系数，来得出能见度。暗通道先验是通过对大量实验图片进行实验统计得到规律，所谓暗通道是一个基本假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。然后基于暗通道原理利用图像处理技术估计能见度。该方法存在的不足之处是：作为有监督学习，需要提前花费大量的时间和精力进行实验统计得到暗通道先验原理，而且基于暗通道先验原理的能见度估计方法无法直观解释光在大气雾天下的传播过程。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术中的不足，提供基于近红外双光谱实时成像和距离的修正能见度估计方法，

技术方案：为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：基于近红外双光谱实时成像和距离的修正能见度估计方法，包括如下步骤：

步骤一、利用近红外相机C1和近红外相机C2、一个分光镜、一个聚光镜、选定的两个近红外成像波段λ₁和λ₂对应的滤光片F1和滤光片F2、镜组L1和镜组L2搭建近红外双光谱实时成像光学系统；

步骤二、利用近红外双光谱实时成像光学系统在雾天下对选定建筑物目标进行成像得到同一场景下双光谱成像的近红外图像对，并利用响应函数对所得同一场景下双光谱成像的近红外图像对I(λ₁,d)和I(λ₂,d)进行校正，根据公式：