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由灾害天气导致的交通事故逐渐引起人们的关注。目前国外已经逐步开始对高速公路灾害天气检测的研究，针对能见度、降雨、路面状况提出了一些检测算法，但是大多由于算法局限性强、通用性不够或实时性不好等缺陷而没有被应用;国内对此的研究还处于空白阶段，因此，研究高速公路灾害天气检测技术势在必行。 在智能视频监控领域中，大气光学检测是实现灾害天气检测的重要理论依据，大气微粒对光线的散射作用决定了各类天气条件的形成。因此，对于大气光学原理的分析是实现和优化能见度检测算法、雨滴测定算法、路面状况检测算法的重要依据，也是完成《基于图像处理技术的高速公路交通流异常情况告警系统研究》、《基于视觉传感网络的高速公路灾害天气及应急预警决策辅助综合系统》等省级项目的理论依据。 论文提出基于亮度特征点的日间能见度检测算法、基于多次散射模型的夜间能见度建模、雨滴检测模型、路面状况检测算法。论文主要工作包括:推导大气能见度与视频图像中亮度特征点的关系，移植到LIP域求解能见度;引入多次散射模型，提出能见度较低环境中光源的点扩散函数，建立夜间能见度模型;分析雨滴的物理性质、雨滴动态学和光度学特性，提出雨滴检测模型;结合光的偏振作用，以及在两种介质表面发生的反射、折射现象，引入纹理描述符、马氏距离等概念，利用聚类的方法实现路面状况检测算法。 经不同天气、路段、时间的视频序列的测试，能见度检测算法在检测准确率、稳定性上优于其他已有算法，雨滴、路面积水积冰检测算法也取得了很高的准确率。 论文研究成果已在沪宁、宁常等高速路网视频预警综合系统中试用。 论文主要创新点: 在日间能见度检测算法中，提出一致性保证概念，最大程度的去除噪声点;提出自适应窗宽的Nagao中值滤波，保证图像分辨率和边缘效果，检测准确度高; 在夜间能见度建模中，提出能见度较低环境中光源的点扩散函数，在很大程度上解决了目前夜间能见度检测算法空白的局面; 提出雨滴检测模型，从雨滴物理性质、动态学、光度学性特性入手，建立雨滴检测模型，检测降雨并消除降雨的影响; 引入对数处理框架LIP，在LIP域内实现检测算法，检测结果更加符合人眼视觉感受，更具有实际意义。