雾霾天气使得外界环境模糊不清,给人们的日常生活等方面带来了严重的影响,尤其是在航空航天、交通运输等方面危害极大。随着生活节奏的加快,交通运输方面的压力剧增,能见度的准确测算十分必要。因此,近年来能见度测量的研究火热。本文利用数字摄像机来拍摄图像,再对其进行自动选取目标区域后进行能见度测算。主要研究内容如下:(1)通过了解大气能见度测量的发展趋势,分析现有的能见度测量方法的优缺点,最终选用数字摄像法测算能见度。对拍摄的旋转角度不定、大小不一、角度不同、目标物无法分辨,导致目标物距离无法确定的图片,本文针对Harris角点检测和Sift特征点检测两个算子各自的缺点,结合两种算子的特性,提出了适用于本文的图像快速匹配的Harris-Sift算法。(2)提出了图像能见度测算目标区域自动选取的算法。将图像进行规则分幅切割后,选用OTSU大津法进行自适应阈值分割,再利用图像连续膨胀消除繁杂区域,得到分离的多连通区域。接着,标记膨胀后多连通域的“伪”质心,再以“伪”质心为中心,标记6×6大小的待测目标区域。最后,利用暗通道先验算法的透射率计算公式,选取暗通道中Ic最大的点所在目标区域作为最终的能见度测算目标区域。(3)建立了图像自动识别的能见度测算系统。基于柯西米德白天能见度测量原理,利用暗通道先验算法,得到大气透射率,计算大气消光系数,反演大气能见度。本文通过对连续10天不同方向、不同摄像机拍摄的图像进行测算对比得到,利用像素较高的摄像机拍摄的向光一侧的图像测算结果最好,且测算数据更稳定。最终,将测算出的1 10天图像能见度与CJY-1G前向散射仪的数据进行对比,准确率达92.30%。(4)建立了分段能见度测量模型。通过对110天测算数据和CJY-1G数据的线性分析,建立了整体的线性回归模型,经计算准确率为80.77%。分析原因后,根据实际情况,建立了分段能见度测量模型,准确率提升了 10.58%,为91.35%。