李偉雄,閆加俊,楊麗麗

(1.廣西壯族自治區(qū)氣象技術(shù)裝備中心,廣西 南寧 530022;2.航天新氣象科技有限公司,江蘇 無錫 214000)

0 引言

能見度在氣象上的定義為:標(biāo)準(zhǔn)視力的眼睛觀察水平方向以天空為背景的黑體目標(biāo)物(視角在0.5°～5°)時(shí),能從背景上分辨出目標(biāo)物輪廓的最大水平距離。世界氣象組織用氣象光學(xué)視程(meteorological optical range,MOR)表示能見度。氣象光學(xué)視程是指白熾燈發(fā)出色溫為2 700 K 平行光束的光通量,在大氣中消弱至其初始值的5%所通過的路徑的長度[1]。

能見度測(cè)定方法主要有人眼觀測(cè)、遙測(cè)光度計(jì)、透射率法、測(cè)散射光法、激光雷達(dá)、圖像能見度[2]等。目前,我國實(shí)現(xiàn)能見度自動(dòng)觀測(cè)。氣象臺(tái)站普遍使用前向散射式能見度儀。其特點(diǎn)是成本較低,且能連續(xù)自動(dòng)觀測(cè)。但前向散射式能見度儀存在氣體采樣距離短,易受光線、煙霧、灰塵等局部因素干擾的缺陷,使用過程中其觀測(cè)數(shù)據(jù)與人工觀測(cè)存在不少偏差。其結(jié)果能否代表一定范圍內(nèi)的能見度值尚存在質(zhì)疑。本文提出一種與人工觀測(cè)較為擬合的、通過圖像自動(dòng)測(cè)定能見度的方法[3],以供參考。

1 相關(guān)理論

經(jīng)過研究和試驗(yàn),無論是對(duì)人眼觀測(cè)、光學(xué)測(cè)量,還是電磁波測(cè)量等,影響能見度觀測(cè)值大小的因素主要有大氣消光、大氣透明度、目標(biāo)物和背景亮度對(duì)比等。

氣象能見度觀測(cè)指水平能見度,有以下兩個(gè)條件。

①大氣的消光系數(shù)、散光系數(shù)都不隨距離而改變。

②大氣柱所受到的自然照明強(qiáng)度不隨距離而改變。

1.1 大氣消光

由于大氣中細(xì)粒子和氣態(tài)污染物對(duì)光的吸收和散射會(huì)使得光信號(hào)衰減,大氣層消光系數(shù)σ的計(jì)算公式為:

式中:L為基線,即發(fā)射器和接收器之間光束傳送的距離;I0為發(fā)射光束光強(qiáng);I為接收光束光強(qiáng)。

因大氣成分復(fù)雜,考慮到其他因素,因此總消光系數(shù)σt為:

式中:σsp為細(xì)粒子對(duì)光的散射;σsw為空氣濕度引起的散射;σsg為清潔空氣產(chǎn)生的瑞利散射;σap為細(xì)粒子產(chǎn)生光的吸收;σag為NO2氣體對(duì)光的吸收。

各種氣象條件下大氣消光系數(shù)[4]如表1 所示。

表1 各種氣象條件下大氣消光系數(shù)Tab.1 Atmospheric extinction coefficient under various meteorological conditions

1.2 大氣透明度

大氣中的氣溶膠粒子通過反射、吸收、散射等機(jī)制,削弱光通過大氣的能量,從而導(dǎo)致目標(biāo)物固有亮度的減弱[5]。通常用光譜光視效率函數(shù)(也稱視見函數(shù))ψ(λ)表征物體輻射通量與人視力感受能力的關(guān)系。設(shè)人感受能力最強(qiáng)的黃綠光(波長為555 nm)視見函數(shù)為1.0,則其他波長的視見函數(shù)為:

人眼在環(huán)境亮度大于3 cd(坎德拉)時(shí)的視覺稱為明視覺A,在小于0.05 cd 時(shí)的視覺稱為暗視覺B,中間視覺為0.05～3 cd。

光譜光視效率函數(shù)曲線如圖1 所示。

圖1 光譜光視效率函數(shù)曲線圖Fig.1 Spectral optical efficiency function curves

1.3 目標(biāo)物和背景亮度對(duì)比

目標(biāo)物在大氣中能見與否,與其本身和背景的亮度差有關(guān),即:目標(biāo)物的亮度與背景亮度差異越大,越清晰可見;反之,則不易分辨。表示這種差異的指標(biāo)是亮度對(duì)比值K:

式中:B0為目標(biāo)物亮度;為背景亮度;0≤K≤1。

部分目標(biāo)物和背景下的能見度如表2 所示。

表2 部分目標(biāo)物和背景下的能見度Tab.2 Partial object and background visibility

1.4 對(duì)比視感閾

當(dāng)白天K=0 時(shí),觀測(cè)者是難以辨別目標(biāo)物的。只有K值不斷增大并達(dá)到某一值時(shí),才能準(zhǔn)確辨別目標(biāo)物。這一值被稱為對(duì)比視感閾,用ε表示。聯(lián)合國氣象組織推薦日間測(cè)定能見度時(shí),取對(duì)比視感閾值ε=0.025;晚間或陰暗條件下因亮度較低,目標(biāo)物與背景近乎融合,ε值可增大至0.06。

2 基本原理

2.1 以水平天空為背景的目標(biāo)物視亮度方程

以水平天空為背景的目標(biāo)物視亮度方程為:

式中:B′L為距離L內(nèi)所有空氣的氣幕光視亮度。

由式(5)可見,當(dāng)L→∞時(shí)(遠(yuǎn)離目標(biāo)物),無論其原始亮度多大,其視亮度都會(huì)趨近于背景亮度,直至消失于背景中,且空氣越渾濁目標(biāo)物消失的距離越短。

2.2 以水平天空為背景的黑體目標(biāo)物的能見度公式

以水平天空為背景的黑體目標(biāo)物能見度計(jì)算公式為:

用于氣象能見度時(shí),取ε=0.02;用于MOR 時(shí),取ε=0.05。則氣象能見度和氣象光學(xué)視程的計(jì)算公式分別為:

2.3 利用天氣圖像測(cè)定能見度的方法

目標(biāo)物選取參照如圖2 所示。

圖2 目標(biāo)物選取參照?qǐng)DFig.2 Reference for object selection

從以上公式可以看出,能見度的變化與消光系數(shù)的變化有關(guān),而消光系數(shù)的變化直接反映目標(biāo)物亮度的變化。但直接測(cè)量消光系數(shù)較為困難,因?yàn)樗啥喾N因素決定。解決能見度測(cè)量的問題,最終是要測(cè)定目標(biāo)物與背景亮度,計(jì)算它們的比值K,并代入“氣象光學(xué)視程”公式算出能見度值。當(dāng)然,要直接測(cè)量目標(biāo)物和背景的亮度還是相對(duì)困難的。假如能從實(shí)時(shí)的天氣圖像中提取相關(guān)的有用信息,就能很方便地計(jì)算出能見度。只要圖像信息目標(biāo)物和背景的特征、亮度、色彩等參數(shù)與實(shí)際能見度相關(guān)性較好,再通過不斷學(xué)習(xí)修正,就能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)用化[6]。

①首先,根據(jù)觀測(cè)場四周遠(yuǎn)近目標(biāo)物明顯的方向(如圖2),在觀測(cè)場中1.5 m 高處水平安裝若干臺(tái)CCD 照相機(jī),用于定時(shí)或?qū)崟r(shí)遙控照相以提取天氣實(shí)況圖像。

②要求相機(jī)按統(tǒng)一且固定的參數(shù)設(shè)定模式(如光圈、速度、焦距、ISO 等)進(jìn)行圖像提取,以便獲取相同條件下的圖像;同時(shí),要求相機(jī)防水,鏡頭加遮光罩。

③在實(shí)時(shí)上傳的圖片中,選取圖像中的目標(biāo)物。目標(biāo)物最好是經(jīng)實(shí)際距離測(cè)量的,且不能太大。對(duì)于近處的目標(biāo)物應(yīng)盡量選取天空作為背景。

④用專用軟件分別讀取相片圖像所選取目標(biāo)物區(qū)域和背景區(qū)域信息[7](第3 節(jié)中“圖像參數(shù)提取與識(shí)別”)。本文采用Photoshop 軟件中的圖像參數(shù)提取方式。雖然該方法簡單,但由于提取到的參數(shù)為整張照片圖像的平均參數(shù),對(duì)于目標(biāo)物及背景真實(shí)參數(shù)有一定的偏差,所以會(huì)造成能見度測(cè)定值的誤差。此外,還可以在同一圖像中分別裁剪目標(biāo)物區(qū)域和背景區(qū)域的區(qū)塊圖像,分別通過Photoshop 軟件自動(dòng)提取參數(shù)。

⑤通過所提取的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,得出σt值,再代入氣象能見度或氣象光學(xué)視程公式,最后得到能見度測(cè)量值。

⑥經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證,對(duì)計(jì)算得到的、經(jīng)實(shí)際測(cè)量發(fā)現(xiàn)誤差大的能見度值,需采用經(jīng)多次試驗(yàn)得到的修正系數(shù)C,按照式(9)對(duì)σt值進(jìn)行修正:

3 圖像參數(shù)提取與識(shí)別

3.1 目標(biāo)物輪廓特征提取

目標(biāo)物的識(shí)別首先是對(duì)物體輪廓的識(shí)別,即在二維圖像空間任意點(diǎn)k1和k2形成一個(gè)點(diǎn)對(duì),其像素值分別為m、n。將它們歸化為概率P(m,n),則[P(m,n)]為灰度共生矩陣。以其為基礎(chǔ)進(jìn)行分析,并計(jì)算出圖像紋理的一些共同特征,反映物體的形狀的粗細(xì)及紋理的清晰度[8]。式(10)反映了圖像灰度分布的均勻性和紋理粗細(xì)程度。式(11)反映了圖像的清晰度和紋理的深淺。

①二階矩。

②對(duì)比度。

3.2 目標(biāo)物色彩特征提取

提取色彩特征[9],使輪廓特征形成互補(bǔ)關(guān)系。其常用色調(diào)、飽和度、亮度(hue saturation value,HSV)方式,H用角度0°～360°度量;V取值0(黑)～1(白)之間;S取值0(淺)～1(深)之間;RGB 顏色空間取值0～255。它們之間的關(guān)系為:

4 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

4.1 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1.1 驗(yàn)證方法一

首先,選取不同地點(diǎn)、不同能見度、具有代表性的照片,根據(jù)圖片中人眼可識(shí)別的物體的大致距離,確定圖像中地點(diǎn)當(dāng)時(shí)天氣的能見度值。然后,在Photoshop軟件中打開該圖像,在軟件功能區(qū)中點(diǎn)擊“亮度/對(duì)比度”,在彈出框內(nèi)點(diǎn)擊“自動(dòng)”,在“亮度”和“對(duì)比度”進(jìn)度尺下“數(shù)據(jù)框”分別記錄下數(shù)據(jù);再點(diǎn)擊“色階”功能鍵,同樣點(diǎn)擊“自動(dòng)”獲取“色階”數(shù)據(jù)(此數(shù)據(jù)可以作修正用)。

試驗(yàn)1 圖像如圖3 所示。

圖3 試驗(yàn)1 圖像Fig.3 Images of experiment 1

試驗(yàn)1 驗(yàn)證結(jié)果如表3 所示。

表3 試驗(yàn)1 驗(yàn)證結(jié)果Tab.3 Validation results of experiment 1

4.1.2 驗(yàn)證方法二

選取同一地點(diǎn)不同能見度的代表性照片,以人眼判斷最遠(yuǎn)可識(shí)別目標(biāo)物距離作為該圖像中當(dāng)時(shí)天氣的能見度值。然后,通過Photoshop 分別裁剪同一圖像中,目標(biāo)物區(qū)域和背景區(qū)域的區(qū)塊圖像,并自動(dòng)提取參數(shù),從而產(chǎn)生兩組參數(shù)參與能見度值計(jì)算。

根據(jù)驗(yàn)證方法二,可得試驗(yàn)2 圖像如圖4 所示,試驗(yàn)2 數(shù)據(jù)如表4 所示。

表4 試驗(yàn)2 驗(yàn)證結(jié)果Tab.4 Validation results of experiment 2

圖4 試驗(yàn)2 圖像Fig.4 Images of experiment 2

4.2 結(jié)果分析

①假設(shè)所選取照片中人眼視覺能見度是準(zhǔn)確的,那么利用圖像測(cè)定能見度值與視覺能見度的偏差。試驗(yàn)1 的結(jié)果比較大,特別是能見度越低偏差越大,說明利用整體圖像提取參數(shù)以計(jì)算能見度時(shí)可靠性較差。其原因是沒有考慮目標(biāo)物遠(yuǎn)近造成的消光系數(shù)的差異。實(shí)際上,遠(yuǎn)處的亮度和近處的亮度是不一樣的,所以就造成了偏差。而試驗(yàn)2 選取了目標(biāo)物區(qū)域和背景區(qū)域,分別提取參數(shù)來計(jì)算能見度。此時(shí),考慮了遠(yuǎn)近物體亮度的差異,所以有效地減少了與視覺能見度的偏差,與人工觀測(cè)的擬合度更好。

②此外,從表3、表4 的數(shù)據(jù)可以看出,用同一相機(jī)在同一觀測(cè)地點(diǎn)、方向和選取同一目標(biāo)物和背景,與不同觀測(cè)地點(diǎn)、不同目標(biāo)物和背景,甚至不同相機(jī)獲取的圖像參數(shù)都會(huì)有偏差。而試驗(yàn)2 的可比性和可靠性占優(yōu)。其得到的測(cè)量結(jié)果自然就越接近于真實(shí)值。假如所選取的目標(biāo)物經(jīng)過實(shí)際測(cè)量后加入本次試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果會(huì)更可靠。

③試驗(yàn)2 所選取的目標(biāo)物若是用3.1 節(jié)、3.2 節(jié)的方法進(jìn)行目標(biāo)物特征參數(shù)提取,對(duì)于目標(biāo)物清晰度的辨析更為準(zhǔn)確。以上兩種方法均沒考慮目標(biāo)物的實(shí)際顏色,而是按水平天空背景和黑色目標(biāo)物的特征公式計(jì)算(氣象光學(xué)視程公式)。當(dāng)然,本次試驗(yàn)所選取的目標(biāo)物均為接近于黑色或灰色,所以其造成的影響應(yīng)該不是太大。若有條件的話,還是應(yīng)當(dāng)按3.1 節(jié)、3.2 節(jié)的公式進(jìn)行圖像參數(shù)提取。

④能見度觀測(cè)無論采取人工方法還是器測(cè)方式,都存在優(yōu)缺點(diǎn)。其缺點(diǎn)一是人的主觀性造成觀測(cè)數(shù)據(jù)差異大,二是因工作強(qiáng)度大而不能連續(xù)觀測(cè)造成觀測(cè)效率不高。但對(duì)于能見度觀測(cè),人工觀測(cè)也有其優(yōu)勢(shì),就是不易受外界干擾,對(duì)目標(biāo)物看得見就是看得見,看得清就是看得清,對(duì)能見度的定性比器測(cè)強(qiáng)。器測(cè)方面顯而易見的優(yōu)勢(shì)在于大大減輕觀測(cè)員的勞動(dòng)強(qiáng)度,且能夠連續(xù)觀測(cè),消除不同人員觀測(cè)能見度值的差異性,對(duì)能見度的定量比人工強(qiáng)。其不足主要是受限于設(shè)備和算法的滯后,技術(shù)手段還需加強(qiáng)[10]。

5 結(jié)論

本文提出了利用圖像參數(shù)分析來測(cè)定能見度的方法,是一種新的嘗試。它既保留了目前前向散射式能見度儀自動(dòng)測(cè)量的優(yōu)點(diǎn),又能客觀地反映出視程內(nèi)所有消光因子的影響,克服了短距離采樣而造成測(cè)量結(jié)果代表性差的問題。最主要的成果是在當(dāng)今熱門的圖像智能識(shí)別中探索出一種應(yīng)用途徑,對(duì)新形勢(shì)下氣象科技創(chuàng)新,以及氣象現(xiàn)代化具有重要意義[11]。