基于散点先验及BG拟合海雾图像浓度检测

针对视场雾浓度等级评定缺乏有效图像检测算法的不足,提出一种基于灰度差-比(gray difference-ratio,GDR)的散点图先验实现雾浓度等级评定方法,引入泊松分布确定最佳采样点,采用B.Gompertz模型函数拟合散点图.首先建立不同条件下标准图像集的散点图,提取S型灰度差-比先验,从图像像质退化模型出发,验证了灰度差-比先验的正确性;其次,建立散点图纵向断面集合点的泊松分布函数,通过计算最大概率确定最佳回代样本点;再次,将样本点带入拟合标准图像集并进行估计参数a^(^)、b^(^)、k^(^);将样本点代入真实雾图像集估计参数a'^(^)、b'^(^)、k'^(^),并建立标准图像集参数估计值的查找表,通过查表方法确定真实雾图浓度等级.经过同场景不同浓度、不同场景不同浓度图像样本测试,算法结果与PM2.5相关系数达0.91,表明算法测试结果符合浓度变化趋势;经不同浓度有雾和无雾的对比图像测试,表明算法能够作为视场雾浓度等级评定;经对比测试证明本文算法在测试精度达到1.9%.