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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Estimating Meteorological Visibility Using Cameras: A Probabilistic Model-Driven Approach

verfasst von : Nicolas Hautiére, Raouf Babari, Éric Dumont, Roland Brémond, Nicolas Paparoditis

Erschienen in: Computer Vision – ACCV 2010

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Estimating the atmospheric or meteorological visibility distance is very important for air and ground transport safety, as well as for air quality. However, there is no holistic approach to tackle the problem by camera. Most existing methods are data-driven approaches, which perform a linear regression between the contrast in the scene and the visual range estimated by means of reference additional sensors. In this paper, we propose a probabilistic model-based approach which takes into account the distribution of contrasts in the scene. It is robust to illumination variations in the scene by taking into account the Lambertian surfaces. To evaluate our model, meteorological ground truth data were collected, showing very promising results. This works opens new perspectives in the computer vision community dealing with environmental issues.

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Metadaten
Titel
Estimating Meteorological Visibility Using Cameras: A Probabilistic Model-Driven Approach
verfasst von
Nicolas Hautiére
Raouf Babari
Éric Dumont
Roland Brémond
Nicolas Paparoditis
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19282-1_20