一種支持向量機(jī)和數(shù)字圖像相結(jié)合的能見度檢測算法

劉南輝,周海芳,章 杰

(福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院,微納器件與太陽能電池研究所,福建 福州 350116)

0 引言

能見度是影響高速公路行車安全重要因素之一[1]. 器測法和目測法是測量能見度常用的兩種方法,其中基于透射法和散射法的能見度儀器測法應(yīng)用較為廣泛,但其具有安裝復(fù)雜、 設(shè)備昂貴、 維護(hù)費(fèi)用高、 操作復(fù)雜等不足之處[2]. 近年來,基于視頻處理的能見度檢測方法因其具有更接近人眼模式、 速度快、 成本低、 自動化程度高等優(yōu)點(diǎn)廣受國內(nèi)外學(xué)者的青睞. Nicolas等[3]采用雙目視覺來計(jì)算道路場景的能見度,但此方法需作特殊標(biāo)記物,工作量大、 成本高； 陳啟美等[4]提出采用小波變換提取圖像邊緣特征點(diǎn)方法計(jì)算道路能見度； 項(xiàng)文書[5]提出平均梯度算法和透射率比率法,但計(jì)算準(zhǔn)確性容易受到噪聲影響,且時效性差； 吳煒[6]提出一種基于路面視亮度差平方最優(yōu)化的視頻能見度檢測算法,雖然該算法計(jì)算精度較高,但需對攝像機(jī)作標(biāo)定,計(jì)算量大.

本研究提出一種數(shù)字圖像與支持向量機(jī)(SVM)結(jié)合的能見度檢測算法. 無需攝像頭作標(biāo)定或特殊標(biāo)記物,通過暗通道先驗(yàn)原理等計(jì)算所拍攝圖像的特征,結(jié)合人眼特性并通過支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲取能見度模型,對能見度變化情況檢測出能見度等級,為智能交通和輔助駕駛的智能限速奠定基礎(chǔ).

1 能見度檢測算法概述

提出一種基于數(shù)字圖像與SVM相結(jié)合的能見度檢測方法,在能見度變化的情況下,可以通過數(shù)字?jǐn)z像法檢測出能見度等級. 基于人眼特性與圖像特征分別建立了白天與夜晚兩個能見度模型,能見度檢測算法流程圖如圖1所示,根據(jù)采集環(huán)境的光照度值判斷白天和夜晚. 當(dāng)判斷為白天時,則基于暗通道先驗(yàn)理論計(jì)算得到透射率,并對其導(dǎo)向?yàn)V波處理后計(jì)算韋伯對比度與圖像邊緣能量梯度,采用支持向量機(jī)模擬訓(xùn)練確定白天能見度模型； 當(dāng)判斷為夜晚時,先計(jì)算圖像韋伯對比度,再計(jì)算對比度與明度的關(guān)系值(POLC值)、 邊緣梯度值和圖像功率特征值,采用支持向量機(jī)模擬訓(xùn)練確定夜晚能見度模型,綜合白天與夜晚的能見度模型,確定能見度分類值. 其中白天的能見度模型是基于計(jì)算機(jī)視覺霧天模型.

圖1 能見度檢測算法流程圖Fig.1 Flow chart of visibility detection algorithm

2 計(jì)算機(jī)視覺霧天模型

對于攝像頭采集到的數(shù)字圖像,其光學(xué)模型主要由景物目標(biāo)發(fā)射光線與大氣光照兩部分構(gòu)成[7-8]. 在計(jì)算機(jī)圖像處理中,常采用的數(shù)字成霧模型[9-10]為：

I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))

(1)

其中：I(x)是待去霧圖像的光強(qiáng)；J(x)是要恢復(fù)的無霧的圖像的光強(qiáng)；A是全球大氣光成分；t(x)為透射率. 下面針對透射率的計(jì)算作一闡述.

2.1 透射率的計(jì)算

暗通道是指該區(qū)域光強(qiáng)度的最小值,是個很小的數(shù)[11],通常趨于0 . 假設(shè)透射率t(x)在一個窗口內(nèi)為常數(shù),則對式(1)兩邊同時除以A(大氣光值),并進(jìn)行兩次最小值運(yùn)算,由暗通道先驗(yàn)理論可得到透射率：

(2)

上述推論中都是假設(shè)全球大氣光A值是已知的,在實(shí)際計(jì)算時,可以借助暗通道圖從有霧圖像中獲取該值. 從暗通道圖中提取亮度大于0.1%的像素的I值,將其最大值作為全球大氣光值.

為得到更精確的透射率,采用快速導(dǎo)向?yàn)V波對式(2)作進(jìn)一步優(yōu)化,其濾波模型[12]如下:

qi=akIi+bk(?∈ωk)

(3)

其中：I是一個引導(dǎo)圖,即將原圖像的灰度圖作為一個引導(dǎo)圖；q為導(dǎo)向?yàn)V波輸出；a、b為待定系數(shù),其是濾波前與透射率圖相關(guān)的一個函數(shù)核；ωk是局部窗口,窗口半徑取50像素×50像素； 為保持輸入圖像p與輸出圖像q之間的最小化差,快速導(dǎo)向?yàn)V波的a、b系數(shù)采用如下函數(shù)核：

(4)

其中：μk是導(dǎo)向圖I窗口中的圖像均值；δ是相應(yīng)的圖像方差；ε是一個平滑度正則參數(shù)調(diào)控因子； |ω|是窗口中像素點(diǎn)總個數(shù). 至此,則可精確計(jì)算出一副圖像的透射率,計(jì)算效果如圖2所示. 從圖2中可看出透射率與圖像場景中霧的濃度有很大的相關(guān)性,其影響了道路能見度的高低.

圖2 透射率計(jì)算效果圖Fig.2 Transmittance calculation

2.2 韋伯定律對比度

影響能見度的圖像特征除了透射率以外,還需要結(jié)合其它圖像特征值,如圖像對比度、 邊緣特征等.Jourlin和Pinoli等[3]提出對數(shù)對比度定義,該定義滿足了韋伯定律的心理物理學(xué)上對比度定義的一致性,即在一幅圖像中計(jì)算兩個像素點(diǎn)的對比度. 本研究分別計(jì)算了行向和列向的對比度,即:

(5)

其中：Cx, x1為行向?qū)?yīng)像素點(diǎn)x的對比度值；f(x)與f(x1)為對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值；f(x1)為x像素點(diǎn)相鄰位置的右邊像素值；M為圖像f最大灰度值； min取相鄰像素最小值. 同理可以計(jì)算出列向?qū)Ρ榷?

2.3 梯度特征(邊緣特征)

梯度特征(邊緣特征)也是常用的圖像特征之一. 通過考察圖像的每個像素點(diǎn)在某個領(lǐng)域內(nèi)的灰度變化可以進(jìn)行梯度值計(jì)算,利用邊緣臨近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律,使用邊緣檢測算子計(jì)算出局部梯度值. 采用一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測算子(3px× 3px的Sobel算子)[13], 其計(jì)算出來的局部梯度值是一矢量,因此需計(jì)算其絕對值作為梯度幅值.

(6)

其中：F(Gmean)作為圖像的全局平均梯度值；M與N表示圖像大??；Gs(i,j)為對應(yīng)像素(i,j)位置的Sobel梯度值. 能見度對圖像邊緣有著較大影響, 能見度高時,數(shù)字圖像的邊緣響應(yīng)很強(qiáng)烈； 反之則很弱. 當(dāng)然邊緣響應(yīng)的強(qiáng)弱與能見度的直接關(guān)系還需要結(jié)合其它特征向量并通過相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)才可以建立起模型.

3 夜間能見度模型

由于夜間缺少太陽光的照射,顯然暗通道先驗(yàn)在夜間是不滿足的,透射率不適用于夜間圖像的特征值. 夜間能見度的高低除了霧霾以外主要受道路燈光影響,因此對夜間特征量提取還需要考慮到路燈對數(shù)字圖像的亮度影響. 可以采用對比度與明度的關(guān)系(POLC)值、 梯度值、 圖像功率譜等特征量作為模型的輸入.

3.1 POLC計(jì)算

計(jì)算POLC值時,采用滿足韋伯定律的對數(shù)對比度,明度采用Lab色彩模式[13]中的L通道作為圖像明度. 因夜間路燈有著不同的顏色,在Lab顏色空間中明度和顏色是分開的,而設(shè)備一般獲得的是RGB圖像,因此需要將其轉(zhuǎn)換到Lab空間. 在轉(zhuǎn)換前還需要先將RGB轉(zhuǎn)換到XYZ空間,轉(zhuǎn)換公式如下：

(7)

進(jìn)一步再將XYZ轉(zhuǎn)換到Lab空間上：

L*=116×f(Y/Yn)-16

(8)

其中, f函數(shù)為：

(9)

其中： Yn是參考點(diǎn), 其取值為100.0. 通過以上公式就可以獲得Lab的L通道值.POLC值計(jì)算公式如下式所示,先將圖像分成50像素×50像素的區(qū)域,然后計(jì)算出每一個區(qū)域的韋伯對比度C(y)和明度值L(y),接著將每個區(qū)域取均值再作商運(yùn)算.

(10)

其中： 窗口大小Ω(x)為50； M×N是窗口總數(shù). 對比度與明度商值作為能見度相關(guān)的特征量,當(dāng)夜晚有霧時會將路燈的光散射在空氣中,實(shí)際上是增大了L值,同時降低了對比度C值.

3.2 功率特征量

對圖像進(jìn)行二維傅立葉變換得到頻譜圖,即圖像梯度分布圖. 傅里葉變換后的圖像頻譜圖由每個亮度不一的點(diǎn)組成,頻譜圖的點(diǎn)越亮表明該點(diǎn)對應(yīng)的空間域上的點(diǎn)梯度值越大. 離散傅里葉變換DFT實(shí)現(xiàn)了信號在頻域表示的離散化,使頻域也能夠用計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,傅里葉變換的頻譜圖也稱為功率圖. 當(dāng)能見度高時,場景輪廓都比較清晰,因此在頻譜圖中反應(yīng)出來的就是比較亮的點(diǎn)數(shù)量多. 當(dāng)大霧出現(xiàn)時候,對應(yīng)頻域內(nèi)頻率值比較低,即暗的點(diǎn)數(shù)多了. 因此將計(jì)算圖像傅里葉變換的幅值作為一個功率特征量,作為支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的一個輸入特征量.

4 能見度檢測模型

提取不同圖像特征后通過支持向量機(jī)訓(xùn)練建立能見度檢測模型.Vapnik提出來的支持向量機(jī)(SVM)可用于模式分類和非線性分類. 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,建立一個分類超平面作為決策曲面,使正例和反例之間的隔離邊緣被最大化. 選擇合適的輸入層可以提高能見度分類識別的準(zhǔn)確率. 白天與夜晚的能見度輸入變量如表1和表2所示.

表1 白天能見度檢測變量Tab.1 Variables of visibility detection in daytime

表2 夜晚能見度檢測變量Tab.2 Variables of visibility detection in night

為加快訓(xùn)練速度,需對訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)歸一化到[0, 1]之間. SVM通過引入核函數(shù)K(xi,xj)可以較好地解決線性不可分問題,采用徑向基核(RBF)為：

(11)

其中： xi是函數(shù)中心; γ是核函數(shù)寬度,其限制了函數(shù)的徑向作用范圍[14].

采用網(wǎng)格搜索法選取分類器的較佳參數(shù),并通過交叉驗(yàn)證 (CV)來驗(yàn)證分類器性能. 本研究采用K-CV方法,該方法是將數(shù)據(jù)集分成k個子集,每個子集均做一次測試集,其余的作為訓(xùn)練集,交叉驗(yàn)證重復(fù)k次,并將k次的平均交叉驗(yàn)證識別率作為結(jié)果.

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為分析該能見度檢測算法的可行性,建立了不同能見度測試數(shù)據(jù)集,其中白天能見度測試集包含了306幅圖片,夜間測試集包含了205幅圖片. 部分測試圖庫如圖3所示.

圖3 能見度訓(xùn)練圖像庫Fig.3 Imagelibrary of visibility training

通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析得出,在白天能見度輸入特征向量中,透射率可以作為能見度檢測的先決條件,較好反映出霧的濃厚程度,再結(jié)合其它的特征量可以進(jìn)一步構(gòu)成支持向量機(jī)的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò). 白天能見度模型使用176組數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,夜間模型使用105組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,分別訓(xùn)練得到最優(yōu)參數(shù),參數(shù)選擇結(jié)果和訓(xùn)練預(yù)測結(jié)果如圖4所示.

圖4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖Fig.4 Diagrams of the experimental results

圖4(a)和圖4(c)是網(wǎng)格法參數(shù)尋優(yōu)的結(jié)果圖,x軸表示懲罰參數(shù)的選擇,y軸表示核參數(shù)的選擇,z軸表示取相應(yīng)懲罰參數(shù)和核參數(shù)對應(yīng)的K-CV準(zhǔn)確率； 圖4(b)和圖(d)是測試集分類結(jié)果. 對于白天能見度模型使用了130組數(shù)據(jù)對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測分析,實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率為93.84%. 對于夜晚模型使用了100組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率為89%,準(zhǔn)確率高于平局梯度法和透射率比率法[5]. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果精度滿足了人眼能見度檢測的要求. 同時算法運(yùn)算性能為： 在硬件平臺IntelCorei3-2310M@2.10GHz雙核CPU,6GB內(nèi)存,處理一幅640px× 480px大小圖像,白天能見度算法耗時353.82ms,夜晚能見度耗時190.89ms,在實(shí)際中能見度通常變化緩慢,因此間隔若干幀計(jì)算一次可以降低計(jì)算量.

6 結(jié)語

提出一種基于數(shù)字圖像處理與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法來對道路場景能見度進(jìn)行分類檢測. 針對白天和黑夜的不同場景,提取不同特征量并訓(xùn)練出不同的能見度模型,可有效對白天和黑夜的能見度等級進(jìn)行分類. 在道路安全中,就可以根據(jù)能見度的分類值對道路進(jìn)行智能限速,對來往車輛進(jìn)行預(yù)警提示,可以提高道路安全出行. 本算法成本低、 處理速度快,可用于實(shí)時監(jiān)測霧天情況下的道路能見度,在智能交通控制和輔助駕駛系統(tǒng)中具有重要的參考意義.

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