《攝像視頻的人眼視覺表征及交通能見度檢測方法研究》是依託南京大學，由李勃擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：攝像視頻的人眼視覺表征及交通能見度檢測方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李勃
- 依託單位：南京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
作為一個多學科交叉的領域，計算機視覺的主要研究內容是由多幅平面圖像恢復出被攝場景的三維空間尺度和輻照度信息，模仿人眼視覺的感知過程，提取其中特徵信息。本項目針對給交通帶來極大安全隱患的霧、霾等低能見度天氣，提出利用現有路況攝像視頻，實時監測路況能見度值，以保障惡劣天氣下路況行車安全，開闢低能見度氣象的視覺檢測新途徑。主要涉及理論問題有：（1）構建合理的混合攝像機標定模型，通過低能見度視頻中有限特徵，求解攝像機傳統內外參數、照度增益等，完成從視頻到空間位置、場景輻照的精確轉換；（2）仿真人眼視覺感官特性，設計均勻色彩感知空間以計算圖像中不同色彩的感知差異，進而結合LIP構建滿足多重透/反射模型，人眼感知和心理對比度概念的彩色對數圖像處理框架；（3）設計低能見度天氣下氣溶膠的光學散射、消光模型，推導圖像特徵和亮度退化參量值與大氣消光係數間的關係，給出日/夜間能見度描述值。
結題摘要
本項目綜合智慧型交通、圖像處理、大氣光學和生物學等交叉學科，探索攝像視頻與人眼視覺的表征映射關係，開展交通能見度視頻檢測方法的研究。考慮人眼視覺在不同波段上的特性設計了色彩空間對數圖像處理框架CSLIP，構建了符合人眼視覺的色彩空間邊緣檢測運算元提取圖像特徵，設計了多種大氣消光係數求取方法，結合攝像機幾何標定和輻照度標定算法，最終給出符合視覺感知的能見度數值，對保障惡劣天氣下路況行車安全具有重要意義。項目成果主要體現在以下方面： (1) 通過攝像機成像幾何參數及輻照度的混合標定實現了交通攝像視頻圖像坐標與場景空間位置、圖像亮度與場景光照的準確轉換。建立了全新的路況PTZ攝像機成像模型，對規則路面提出利用特徵角點實現幾何標定，對不規則路面提出新穎的互動式格線標定方法。建立了基於能量函式的輻照度回響曲線求解算法，以改進後的EMoR參數模型、平方和殘差懲罰項、收斂約束項作為能量函式的最佳化組成成分，通過快速疊代LM算法最小化能量函式求解回響曲線參數。 (2)通過研究人眼對色彩空間的感知特點，構建了符合人眼視覺的色彩空間邊緣檢測運算元。構造了包含背景亮度掩膜和對比度敏感函式(CSF)的色差閾值的權重函式，形成自適應恰可察覺色差閾值(AJNCD)用於邊緣檢測，克服了視覺不敏感邊緣的過檢測問題。用色彩張量表示光照準不變微分式改進canny邊緣檢測運算元，解決了邊緣丟失、定位不準、不連續、偽邊緣等問題。 (3) 在傳統LIP模型的基礎上，提出單一因子參數化LIP，進一步結合人眼對不同色光的敏感函式，構建了彩色對數圖像處理框架CSLIP。所提CSLIP理論基於人眼LMS感知模型，將RGB色彩空間轉換為耦合性較低的透射率空間，在多種實際套用中取得顯著效果，包括基於單因子PLIP的邊緣檢測、基於地物波譜特性的透射率-暗原色先驗去霧增強、基於透射率空間與色彩紋理相關性的圖論分割等套用。 (4)依據氣象學Koschmieder理論，計算大氣消光係數反推氣象能見度，構建了一系列日/夜能見度檢測算法：提取路面視亮度曲線構建多組冪函式，求解路面固有亮度進而計算消光係數；以路面視亮度與真實路面視亮數值之平方差做為目標最佳化函式，通過最小二乘逼近獲得最優消光係數；以跡範數表征圖像邊界差異，基於變分理論擬合路面視亮度曲線進而求取消光係數；利用點光源的大氣點擴散函式APSF推算出夜間大氣消光係數，經大量實驗證實有效可行。
