一种基于图像FFT的能见度检测算法

一种基于图像FFT的能见度检测算法
随着人们对天气变化和安全出行的要求越来越高，能见度检测技术也越来越成熟。

从
传统的气象测量到基于图像处理的车载安全应用中，如何高效准确地获取天气能见度数据
一直是一个重要的研究方向。

本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法，它能够利
用摄像机拍摄的彩色图像实时计算能见度数据，并且对于复杂场景具有一定的鲁棒性。

本算法的基本流程分为以下几步：
1. 灰度化和滤波：将彩色图像转化为灰度图像后进行高斯滤波处理，降低噪声影响，提高图像质量。

2. 图像分割：采用HSV颜色空间对图像进行阈值分割，提取出道路区域。

3. 图像预处理：进一步处理道路区域图像，包括边缘检测、腐蚀膨胀等。

4. 计算图像FFT谱：将处理后的灰度图像进行二维FFT，得到实部和虚部，计算其幅
值谱。

5. 求解透射系数：通过透射系数公式计算图像透射系数，即能见度。

本算法重点在于第四步，图像FFT的计算方法。

常规的FFT算法不适合二维图像处理，并且由于图像数据在时间和空间维度上的相关性，使用空间频率域的方式进行加速计算。

本文采用改进傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）来实现二维离散傅里
叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）。

STFT在每个时间窗口内进行FFT计算，
并在结果中央加上窗权系数，以减少频谱泄露和处理延迟。

此外，采用黑曼-图奇窗口（Hamming-Blackman）来加权FFT谱幅，进一步提高能见度计算的精度。

本算法还具有一些优点：
1.较好的鲁棒性：对于道路与天空界限不清的场景，也能够提取出可用的能见度信息。

2. 运算速度较快：算法流程相对简单，不需要对图像进行超多的运算，能够实时计算得到能见度数据。

3. 较高的准确度：改进的FFT方法能够较为精确地计算二维图像的频谱，提高能见度计算的精度。

本算法的应用场景主要包括车辆交通安全、飞行导航、海事行业等。

在未来，基于图
像FFT的能见度检测算法将继续得到推广和优化，为人们提供更好的天气信息服务。