模擬霧環境下圖像特征與主觀評價的關系

崔剛剛，徐方卉，周小麗

(1.復旦大學光源與照明工程系，上海 200433; 2.復旦大學總務處，上海 200433)

引言

霧、霾等自然天氣的存在，常常給人們的出行帶來困擾，使得駕駛員和乘客很難清楚地辨別交通標示中的指示信息，為交通安全埋下隱患。霧是一種液態分散質的氣溶膠，它會對空氣中的光波產生散射和吸收作用。在大氣中，氮氣和氧氣雖然含量最多，但在可見光和近紅外區不表現吸收作用。水分子是可見光和近紅外區最重要的吸收分子，是霧天光學衰減的主要因素。光波在空氣中傳播時，水分子的吸收和散射會引起光束能量的衰減，影響光束性質，最終影響光學信息的傳遞。因此，研究霧環境下水霧特性與主觀識別之間的關系具有實際的應用意義。

關于霧環境下的研究多集中霧引起的光學性質的變化，例如，視覺可見度[1]、目標識別準確率[2]、RGBY的色度識別[3]、光源的透射率[4]、不同光的透霧能力[5]、光源顏色的亮度特性[6]、光源亮度的視覺特性[7]以及物體顏色的色度值[8]等。本文結合前述研究，在實驗室搭建了模擬霧環境實驗箱，通過控制變量等數學方法，控制環境溫度和濕度，采用加濕器的方法產生水霧，用粉塵儀測量霧濃度，以圖像的標準偏差表征圖像特征，用主觀評級來統計主觀評價數據。考慮到交通標示中的背景與目標的信號單一性，本文采用視力表作為圖像待捕捉目標，用相機采集通過霧環境的目標圖像。以圖像特征作為基礎，進一步研究圖像特征對于主觀評價的影響，得到了水霧濃度在自然環境下具有負指數衰減的性質，分析得到了圖像特征與主觀評價之間的量化關系。本文結論為后續研究提供了可參考的數據依據。

1 實驗裝置與方法

1.1 模擬霧環境

1.1.1 霧環境裝置

空氣飽和水汽量與溫度的關系如圖1所示。當空氣容納的水汽達到飽和值時，多余的水汽量就會液化產生水霧。氣溫越高，空氣中所能容納的水汽也越多。因此，產生水霧的方式一般有兩個：1)降低空氣溫度；2)增加空氣水汽量。本文采用加濕的方法，通過向封閉的實驗箱內注入水汽來模擬霧環境。

圖1 空氣飽和水汽量隨溫度變化曲線Fig.1 The curve of air saturated water vapor volume with temperature

本文采用的霧環境實驗箱如圖2所示(俯視圖)。左側是燈箱，右側是相機。實驗箱處于暗室中，實驗箱的長寬高分別為2 m、0.8 m、1.2 m，由木結構作為主框架，其他部分為泡沫板，在泡沫板表面涂有防反光的黑色涂料。在實驗箱的長邊兩側各分布有兩個加濕器，四個加濕器型號和功率相同，產生的水霧粒徑范圍為3～10 μm，能夠涵蓋自然環境中水霧的粒徑范圍。在實驗過程中，對加濕器實施同步開、關和調檔等操作，實現實驗箱內的霧濃度的均勻分布。加濕器產生的水霧通過長約1 m、直徑為5 cm的水汽導管通向實驗箱內，為箱內充霧，構造模擬霧環境。在充霧過程中，時間太久會導致觀察側的玻璃霧化嚴重，即使玻璃上貼有防霧化膜，仍然會出現霧化現象；時間太短會導致霧的最高濃度無法到達最大值。經過多次實驗，結果表明，四臺加濕器，開啟最大檔位，連續充霧10 min可以滿足以上兩個要求。

圖2 實驗箱俯視圖Fig.2 Top view of experiment box

在以往的實驗中，常采用比值法定義霧濃度，這種方法采用照度計作為接收器，用于接收通過霧環境的光線，通過分別測量無霧狀態和有霧狀態的照度值，以他們的比值定義霧濃度。本文選擇TSI公司的8350EP型號粉塵檢測儀測量霧濃度，該儀器的測量粒徑范圍為0.3～10 μm，符合霧中霧滴粒子的3～10 μm的粒徑范圍，滿足測量條件，可實現準確測量。

水霧中液態粒子在空氣中不停地做布朗運動，溫度越高，布朗運動越明顯。因此，當環境溫度較高時，霧消散的會很快；溫度較低時，霧保存時間較長。在實驗中，在不同環境溫度下試驗，會得到兩條差異較大的霧消散曲線。因此在實驗中，會控制環境溫度為基本恒定。本文中所有試驗數據的環境溫度都維持在20 ℃(±2 ℃)溫度范圍內。

在實驗過程中，可以明顯觀察到，實驗箱上側的霧比實驗箱下側的霧濃度低。根據沉降原理，水霧粒子受重力作用而使質點沉降，此時容器底部的濃度大于上部，造成上下濃度差，而擴散將促使濃度趨于均勻。當沉降作用與擴散作用效果相等時，水霧粒子隨高度的分布形成一穩定的濃度梯度，達到平衡狀態，即容器底部濃度大，隨著高度的增加，粒子濃度逐漸減少，且不同高度處粒子濃度恒定，不隨時間而變化。因此，本文采集霧濃度數據時，選取與采集圖像時的相同水平面，使得霧濃度與圖像數據兩者之間有最大的關聯性，減小了原理誤差。

1.1.2 霧濃度測量

在測量霧濃度之前，先測量環境溫度和濕度，預熱光源40 min，保證粉塵儀和數碼相機的充足電量。連接和組裝粉塵儀的檢測部件，啟動粉塵儀，設置采樣時間和采樣周期，調試并進行零點校準，使粉塵儀處于正常穩定的工作狀態。啟動四臺加濕器，同時設置10 min倒計時。經過多次實驗分析，充霧10 min可以滿足實驗要求的霧濃度和變化曲線。在充霧時間結束后，關閉四臺加濕器，同時按下粉塵儀的啟動按鈕開始測量霧濃度，粉塵儀會根據設置好的采樣時間和周期自動進行數據采集。經過多次實驗，霧濃度測量的采樣時間達到7 min時，即可滿足實驗要求。

1.2 圖像處理

1.2.1 照明環境與觀測目標

本文選用 2 根飛利浦1 050 lm的T8 直管熒光燈嵌入在燈箱內，然后通過光學設計和調整，使得燈箱的光線均勻分布在燈片上，然后以其均勻光對目標進行背光照明。燈片目標，選用E字視力表作為圖像采集目標，在交通標識中，背景和目標都為單色，很少有復雜的圖案，因此，研究E字視力表有實際意義。圖像采集環境如圖3所示，其左側是燈箱和燈片，中間部分是霧環境，右側是圖像采集器。因為霧環境也由圖2中的實驗箱來實現，因此圖像采集器距離燈片的距離為實驗箱的長度。

圖3 圖像采集裝置Fig.3 Image acquisition device

圖像是光學信息的宏觀展現，它間接反應了光線在霧中傳輸的性質和損耗。本文采用相機對通過霧環境的光線進行捕捉。分析目標經過霧環境的光學傳播，形成的圖像性質。本文選用索尼Alpha 6000型號微單數碼相機作為圖像采集器，該種相機采用CMOS傳感器類型，能達到約2430萬的有效像素，可實現較為理想的圖像采集效果。在圖像采集結束后，輸出采集到的原圖作為圖像分析的數據。

1.2.2 圖像采集與處理

關閉外界照明光源，讓實驗箱處于暗室環境中。用手機藍牙模塊控制數碼相機，觀察焦距與相機角度，調試并校準，使相機圖像的中心落在待測燈片上，固定相機位置。圖像采集周期需要滿足兩個要求：a)每一次采集動作的完整實現；b)霧現象消散較快需盡快捕捉。經過多次實驗驗證，圖像采集的周期為10 s時，可以實現達到這兩個要求。因此，每間隔10 s，通過手機無線控制相機，采集一次圖像。待到采樣總時間7 min結束后，停止圖像采集，導出實驗數據，分析結果。本文利用數字圖像方法，對采集到的原圖，進行裁剪和預處理。圖4顯示了實驗中采集到的一張原圖，圖5顯示了裁剪和預處理后后的圖片，在主觀評價實驗中以裁剪和預處理后的圖片作為待觀測目標。

圖4 無霧原圖Fig.4 Original image without fog

圖5 裁剪和預處理后圖像Fig.5 Cropped and preprocessed image

1.3 主觀評價實驗

1.3.1 主觀實驗環境

主觀識別恒常性理論包括：a)知覺恒常性；b)大小恒常性；c)形狀恒常性；d)方向恒常性；e)亮度恒常性。因為有恒常性理論，使得主觀識別有了客觀性質。人們在不同照明條件下，存在亮度恒常性，因此雖然物體反射光線的絕對量發生了改變，但反射光線的百分比基本恒定。所以在選擇背景亮度時，實現清楚觀察即可。本文選擇的電腦顯示器亮度為300～350 cd/m2，MacBook筆記本電腦顯示器共有16格調節屏幕亮度的單位，經過實驗對比，當亮度處在第九格時，屏幕亮度達到可觀察的清楚狀態。根據ITU-R BT500-13標準，選擇暗室作為實驗環境，運用電腦顯示器對準備好的圖片進行放映，并要求被試在每一周期內對待評圖像打分。每一組實驗的主觀測量，需要觀察43組圖片，這43組圖片中每一組圖片包括一張基準圖片和一張有霧圖片，在主觀識別過程中，以隨機順序進行放映。每一周期對有霧圖片進行主觀評價，然后打分，記錄數據。圖6顯示了主觀評價的裝置原理圖，被試坐在實驗平臺前觀察顯示屏上展示的圖片，并按照流程進行評級打分。整個評價過程都在暗室中進行，被試距離顯示屏的距離為60 cm。

圖6 主觀評價裝置側視圖Fig.6 Side view of subjective evaluation device

1.3.2 主觀評價方法

主觀質量評價是憑感知者主觀感受來評價被測試圖像的質量，通常采用雙激勵連續質量量表法，即觀測者根據主觀感知給出打分值[9]。雙激勵法是一種交替方法，評價者首先看到無損傷的基準圖像，然后又看到受損傷的同一圖像，然后評價者根據第一幅圖像來評價第二幅圖像，并且將評價描述根據分級量表轉化為主觀評級等級。分級量表如表1所示，它顯示了主觀評級和相對應的評級描述，被試可根據評級描述對圖像按照主觀評級等級打分。

表1 主觀評價分級

在每一個測試階段開始時，我們向被試解釋評價類型、分級量表、順序及定時。在每次播放圖片后，每位被試按照要求在一個周期內完成相應步驟，進行主觀評級，每次所展示出來的待測目標圖像都是隨機選擇播放的圖片。圖7顯示了實驗的一個周期內屏幕上所出現的內容，在一個周期T內，屏幕將展示不同的內容。T1時間為基準圖像，T2時間為中度灰場，T3時間為待評價的霧圖像，T4時間為中度灰場。要求觀察者在T1和T3的整個持續時間內觀看圖像，并且只允許在T4期間內評分。一個周期結束后，開始下一周期，對下一張圖片進行評價實驗。每一組實驗要進行43張圖像的評價。經過多次實驗，我們發現，將T1和T3延長至10 s以上不會提高評價者確定圖像或序列的等級的能力。

圖7 主觀測試周期Fig.7 Subjective test cycle

2 實驗數據與分析

2.1 霧濃度的自然衰減屬性

在每一次實驗中，當實驗箱霧達到飽和狀態后，停止充霧，然后開始采集自然衰減情況下的霧濃度，經過多次霧濃度的采集，均得到類似霧濃度衰減曲線，如圖8所示，經過數據的統計分析可以看出，可以用負指數曲線較好地擬合霧濃度在自然環境下的衰減曲線，如圖9所示。

圖8 霧濃度自然衰減曲線Fig.8 Natural decay curve of fog density

圖9 霧濃度衰減擬合曲線Fig.9 Fog density decay fitting curve

2.2 圖像特征數據

本文將采集到的原始圖像，用Photoshop批量裁剪后，得到原圖，然后用MATLAB軟件對每一組圖像進行處理，求取每一組圖像(43張圖片)的標準偏差。依照上述步驟，得到9組圖像數據如圖10所示。

圖10 圖像標準偏差Fig.10 Image standard deviation

在采集圖像時，每隔10 s采集一次，共采集了43張圖片，每一組數據為測量周期7 min的圖像數據。由圖10分析可得，標準偏差隨著時間都出現了快速爬升的階段，當標準偏差達到20左右，會到達第一個峰值，然后會出現短暫下降，接著會緩慢爬升，最后標準偏差值逐漸平穩。

2.3 主觀評價數據

本文邀請了7位被試對9組圖片進行主觀評級打分，將采集到的主觀評價數據，歸類分組整理后，運用Prism8軟件對圖像數據和主觀評價數據進行分析和處理，得到數據如圖11所示。

圖11 主觀評級打分數據Fig.11 Subjective rating scoring data

由圖11可知：在標準偏差小于5時，被試多做出1的評價；在標準偏差在5～10之間，被試多作出2的評價；在標準偏差在10～20之間，被試多作出3的評價；在標準偏差在20～25之間，被試多做出3或4的評價；在標準偏差大于25時，被試多做出5的評價。這表明了霧濃度在高于120 mg/m3時無法察覺任何信息，低于20 mg/m3時可以清楚識別目標信息。

3 結論

本文研究了模擬霧環境下目標圖像特征與人的主觀評價之間的關系，得到了以下結論：

1)水霧濃度在自然環境下的衰減，可以用負指數曲線擬合分析；

2)標準偏差在霧消散過程中會出現快速爬升，在標準偏差值在20左右時到達第一個波峰，然后短暫回落，最后緩慢爬升，趨于平穩；

3)標準偏差初始階段的快速爬升與霧濃度初始階段的快速下降，這兩種現象在原理上可實現匹配；

4)在標準偏差小于5時，人的主觀無法察覺圖片信息；在標準偏差接近10時，人的主觀可以察覺到圖片信息；在標準偏差大于20時，人的主觀可以清楚辨別圖片信息；

5)標準偏差最大可接近30，無法在測量時間7 min內達到無霧狀態，說明在封閉環境內霧的消散時間較長，輕微的霧將保持較長時間。

本文選取了視力表作為觀察目標，在之后的實驗中，將選取具體的交通標示作為觀測目標進行分析，為建立人的主觀評價和霧濃度之間的具體定量關系，提供更好的數據基礎。