基于车载摄像机的雨量传感器算法研究
雨量传感器原理
雨量传感器原理
雨量传感器的原理是通过检测降雨量来测量雨水的数量。
它主要基于水的导电性原理工作。
在雨量传感器中，通常使用两个电极，一个作为电源极，另一个作为接收极。
当雨水滴到电极上时，形成一个电导的通路，使得电流能够流过电极。
通过测量电流的强度或变化，我们可以得到雨水的数量并计算降雨量。
具体的工作原理如下：
1. 当没有降雨时，电极之间的电流非常微弱或几乎没有。
2. 当雨水滴落到电极上时，雨水具有一定的电导性，它可以导电并使电流流过电极。
此时，电流的强度会增加，我们可以通过测量电流的变化来判断是否有降雨。
3. 通过连续测量电流的变化，我们可以计算出单位时间内的降雨量，即雨量。
传统的雨量传感器通常采用金属或碳材料制成电极，以确保能够良好地导电。
近年来，随着技术的发展，一些传感器还采用了微电子技术，使用微小的传感器元件来检测雨水的存在和强度。
值得注意的是，雨量传感器只能测量降水量，而不能测量其他气象参数。
为了准确测量降雨量，传感器的设计和安装位置也需要考虑，以避免误差或干扰。
此外，雨量传感器通常会被安装在一个较大的气象站中，用于监测和记录各种气象数据，以便用于天气预报和监测气候变化等应用。
基于机器视觉的气象图像识别算法研究
基于机器视觉的气象图像识别算法研究机器视觉是一门研究如何使机器能够模拟人类视觉感知能力的学科。
随着计算机技术的进步和图像处理算法的发展，基于机器视觉的气象图像识别算法在气象领域中得到了广泛的应用。
本文将对基于机器视觉的气象图像识别算法进行研究，并探讨其在气象预测和灾害预警等方面的应用。
首先，我们需要了解机器视觉的基本原理。
机器视觉是通过摄像头或其他图像采集设备获取图像信息，然后通过图像处理算法对图像进行分析和理解。
图像处理算法包括图像增强、图像分割、特征提取和目标识别等步骤。
其中，特征提取是机器视觉中的关键步骤，它通过提取图像中的特定特征来描述和区分不同的物体或场景。
在气象图像识别中，机器视觉的应用主要集中在以下几个方面：1. 气象云识别：通过机器视觉技术，可以自动识别气象云的类型和特征。
根据云的形状、纹理和颜色等特征，可以判断云的类型是积云、层云还是卷云，并进一步预测天气变化。
这对于气象预测和飞行安全都具有重要意义。
2. 气象雷达图像分析：气象雷达可以通过发送和接收回波信号来探测降水强度和降水类型等信息。
机器视觉可以对雷达图像进行分析，提取雷达回波的特征，如强度、反射率和扩散度等，并进行降水识别和降水量估算。
这对于气象预警和水资源管理等方面具有重要意义。
3. 气象卫星图像解译：卫星图像是气象领域中常用的数据来源。
通过机器视觉技术可以对卫星图像进行解译，提取出地表温度、云量、雨量等信息，用于气象数据分析和大气环流模拟。
这对于气候研究和气象灾害预警具有重要意义。
以上只是基于机器视觉的气象图像识别算法在气象领域中的一些应用，实际上还有许多其他的应用方面。
为了提高算法的性能和准确性，研究者们正在不断改进和创新机器视觉算法。
例如，深度学习算法在图像识别方面取得了巨大的突破，通过构建深层神经网络，可以实现更精确的目标识别和分类。
此外，基于机器视觉的气象图像识别算法还面临一些挑战，如光照变化、云雾遮挡和图像模糊等。
哈弗雨量传感器原理
哈弗雨量传感器原理哈弗雨量传感器原理1. 引言在当今社会，天气对人们的生活和工作起着至关重要的作用。
了解降水情况对于农业、气象、水利等领域至关重要。
哈弗雨量传感器是一种常用的测量降水量的传感器，它能够准确地测量雨水的降落量。
本文将介绍哈弗雨量传感器的原理、工作方式、应用领域以及本人的个人理解和观点。
2. 哈弗雨量传感器的原理哈弗雨量传感器主要通过测量雨滴的体积或重量来确定降水量。
传统的哈弗雨量传感器通常由一个漏斗和一个储水容器组成。
雨水通过漏斗进入储水容器，并且容器上设置了一个传感器，用于检测水位的变化。
3. 哈弗雨量传感器的工作方式当雨滴落入漏斗时，它们会逐渐滴入储水容器中。
当水滴入容器时，容器中的水位会上升，直到传感器检测到水位的变化。
传感器会记录水位的变化，并将这些数据传输给测量设备或气象站。
通过记录不同时间段内的水位变化，可以计算出降水量。
4. 哈弗雨量传感器的应用领域哈弗雨量传感器广泛应用于农业、气象、水利等领域。
在农业中，了解降水量对于农作物的生长和灌溉非常重要。
在气象领域，通过收集降水数据可以更好地预测天气状况，提供准确的气象预报。
在水利工程中，降水量数据可以帮助工程师制定合理的排水方案，改善城市排水系统的效率。
5. 个人观点和理解作为一个写手，我对哈弗雨量传感器的原理和工作方式有着一定的了解。
我认为，哈弗雨量传感器的设计非常巧妙。
通过测量雨滴的体积或重量，它能够准确地测量降水量，为我们提供重要的天气数据。
在现代社会，天气对人们的生活和工作起着至关重要的作用，所以准确地测量降水量对于各行各业都至关重要。
6. 总结和回顾通过本文的介绍，我们了解了哈弗雨量传感器的原理、工作方式、应用领域以及个人观点和理解。
哈弗雨量传感器通过测量雨滴的体积或重量来确定降水量，广泛应用于农业、气象、水利等领域。
准确地测量降水量对于各行各业都非常重要，因为天气对人们的生活和工作有着至关重要的影响。
哈弗雨量传感器的设计和原理非常巧妙，它为我们提供了重要的天气数据，帮助我们更好地了解天气状况并做出相应的应对措施。
雨量传感器结构设计
雨量传感器结构设计摘要：本文介绍了如何设计雨量传感器的可靠结构。
关键词：自动雨刮雨量传感器光学散射全反射散射自动空调自动远近光前言自动雨刮作为一项舒适性配置，越来越多的出现在乘用车上，甚至开始涉及公交、大巴、卡车、工程车等市场。
而作为此项配置的重要组成部分，雨量传感器的作用至关重要。
它担负着为驾驶员清除雨水的的重任，不允许错误判断车辆挡风玻璃上有无雨水、雨水多少及下雨速率，否则会造成无雨误刮，或有雨不刮。
突然误动作会影响驾驶员视线，甚至威胁到驾驶安全。
1 雨量传感器工作原理雨量传感器一般集成在后视镜底座上，驾驶员从舱内看不出区别，对驾驶无影响。
雨量传感器处在雨刮覆盖的区域，一旦检测到雨水信号量超过阈值，会发出刮水请求至车身控制器，控制刮水器以不同的模式刮水。
雨量传感器可以对雨刷的动作速度做无级调节或者厂家自定义模式。
2雨量传感器设计原理目前雨量传感器使用的雨滴检测方法普遍使用的是光学散射原理，一般由透镜、光学耦合胶、发射管、接收管、信号处理电路及固定这些零件的外壳组成。
①当前挡玻璃干燥时，发射管发出的光线经透镜，然后在前挡玻璃外表面发生全反射，反射的光线经聚焦透镜投射到接受管。
②当前挡玻璃上有雨水时，前挡玻璃外表面的全反射条件被破坏，部分光线经雨水散射到外部，导致聚拢到接收管的光线强度被减弱。
通过与前挡玻璃干燥时接收管检测到的光线强度进行比较，可以得出检测区域雨滴的大小、多少。
检测区域一般比较小，当雨量较小时雨滴落入检测区域的几率比较小，所以一般会设计多组透镜，以形成多个检测区域，提高雨滴检测的灵敏度。
总而言之，雨量传感器利用光学散射原理，就是光密-光疏界面发生的全反射被雨水破坏的现象。
全反射是光由光密介质射到光疏介质时光线全反射至光密介质的现象。
当光由光密介质射向光疏介质时，折射角将大于入射角。
当入射角增大到某一数值时，折射角将达到90°，这时在光疏介质中将不出现折射光线，只要入射角大于或等于上述数值时，均不再存在折射现象，这就是全反射，而开始发生此现象的数值即为临界角。
车用雨量检测装置设计研究
太原科技 ２１ ０ ０年 第 １期
得 到雨量 大小 的变化 。
２ 雨 量检测 装置 的 ｋＮ通 信 ｉ
雨量传感器的主要发展趋势是总线式通信 。为
了满 足现 代 汽车 采 用 Ｃ Ｎ和 ＬＮ总 线 式 车 身通 信 Ａ Ｉ 系统 的需 要 ．该设 计 的雨 量 检测 装 置通 信使 用 ＬＮ Ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈ ｓ Ｐ ｐ ｒ ｗｅ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｉ ｄ ｆ ａ ｔ ｍｏ ｉ ． ｓ ｄ ｍｉ ｆ Ｕ ｅｅ ｔ ｎ ｄ ｖ ｃ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｉｔｏ ｕ ｅ ａ ｋ ｎ ｏ ｕ ｏ ｂ ｌ ｕ ｅ ｎ ａ ｄ ｔｃ ｉ ｅ ｉｅ ｗｈ ｃ ｓ ｄ ｉ ｆ ｒ ｄ ｅ ｏ ｉｈ ｕ ｅ ｎ ｒ ｅ ａ ｓ ｒ ｅ ｌ ｎ ｅ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ．Ｂｙ ｕ ｉ ｇ ＣＭ ｕ ｖ ｉａ ｃ ｅ ｈ ｉｕ ｓ ｌ ｓ Ｓ ｎ ＸＣ８ ６ ｔ ｏ ｔ ｌ ｉ ｆａ ｅ ｅ ｄ ｇ ａ ｄ ｒ ｃ ｉ ｉ ｇ ８ ｏ ｃ ｎｒ ｎｒｒｄ ｓ ｎ ｉ ｏ ｎ ｎ ｅ ｅｖ ，ｗｅ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｅ ｌ ｉ ｅ ｎ ｃ ｉｖ ｄ ｔ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ｂ ｔ ｅ ｒ ｉ ｆ ｌ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｉｅ ｎ ｒ ｒ ｏ ｔ ｌ ｒ ｂ ｓｎ ｅｅ ｔ ｎ ｆ ｒ ｉ ｆ ｌ ｉ ａ ｄ ｒ ａ ｉ ｄ ｏ ｚ ｎ ｃ ｔ ｅｗｅ ｎ ａｎ ａ ｌ ｔｃ ｏ ｄ ｖ ｃ ａ ｄ Ｗｉｅ ｃ ｎ ｏ ｌ ｙ ｕ ｉ ｇ ｏ ｄ ｉ ， ｒ ｅ Ｌ Ｎ ｕ ． Ｉ ｂｓ
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雨量传感器的原理
雨量传感器的原理
雨量传感器是一种用于测量降水量的仪器，它能够准确地监测雨水的数量和强度。
雨量传感器的原理基于水的导电性和电容性的变化，利用这些特性来感知降雨量。
雨量传感器通常由一个集水装置和一个传感器组成。
集水装置用来收集雨水，并将其导向传感器部分。
传感器部分包括一个电极和一个信号处理器，用来测量雨水的导电性和电容性变化。
雨水是一种良好的导电液体，在雨水和电极接触的时候，会导致电阻值发生变化。
当有雨水滴落在电极上时，电阻值会变小，而没有雨水时，电阻值会变大。
传感器通过测量这种电阻值的变化来判断降雨的强度和数量。
除了导电性的变化，雨水还会影响电容性。
在雨水存在的情况下，电极和地面之间会形成一个电容器。
通过测量电容器的变化来判断降雨的情况。
在实际应用中，雨量传感器会通过信号处理器将测量到的数据转换为数字信号，并通过通信协议传输给监测系统。
监测系统会根据接收到的数据来计算降水量和强度，并生成相应的报告。
雨量传感器的原理基于水的导电性和电容性的变化，利用这些特性来感知降雨量。
通过测量电阻值和电容值的变化，可以准确地监测雨水的数量和强度。
这种原理简单而有效，使得雨量传感器成为了监测和预测降水的重要工具。
总的来说，雨量传感器的原理是利用水的导电性和电容性的变化来感知降雨量。
通过测量电阻值和电容值的变化，可以准确地监测雨水的数量和强度。
这种原理简单而有效，使得雨量传感器成为了监测和预测降水的重要工具。
光学雨量传感器原理
光学雨量传感器原理
光学雨量传感器是一种利用光学原理来测量降雨量的传感器。
它通过测量雨滴对光线的散射和反射来计算降雨量。
这种传感器的工作原理是基于光学散射原理，即当光线穿过空气中的水滴时，会发生散射现象，散射的程度与水滴的大小和浓度有关。
光学雨量传感器通常由一个发射器和一个接收器组成。
发射器发出一束光线，经过空气中的水滴后，光线会被散射和反射。
接收器接收到反射回来的光线，并测量光线的强度和散射角度。
根据散射角度和光线强度的变化，可以计算出降雨量的大小。
光学雨量传感器具有精度高、响应速度快、不受风速影响等优点。
它可以测量各种类型的降水，包括雨、雪、冰雹等。
此外，光学雨量传感器还可以实现自动化测量和数据传输，方便数据的收集和分析。
然而，光学雨量传感器也存在一些缺点。
由于其工作原理是基于光学散射原理，因此在强风、大雨等恶劣天气条件下，传感器的测量精度会受到影响。
此外，传感器的安装和维护也需要一定的技术和经验。
总的来说，光学雨量传感器是一种高精度、高效率的降雨量测量设备。
它的应用范围广泛，可以用于气象、水文、农业等领域的降雨量测量和数据收集。
随着科技的不断发展，光学雨量传感器的性能
和应用也将不断提高和拓展。
基于社会监控视频的雨量反演
基于社会监控视频的雨量反演社会监控摄像头的普及和广泛应用，为我们提供了大量实时的视觉数据。
利用这些视频数据，我们可以不仅可以实现对社会安全的监测，还可以应用于其他方面的研究和分析。
本文将探讨基于社会监控视频的雨量反演的方法和应用。
一、简介社会监控视频普遍布设于城市的各个角落，用于监测和记录公共场所的状况。
这些视频数据可以包含丰富的信息，包括人流、车流等。
而随着科技的进步，我们发现监控视频中的另一个隐藏信息，那就是雨量。
二、社会监控视频中的雨量信息在社会监控视频中，我们可以观察到雨滴落在地面或其他物体上的特征，比如水花溅起、交通道路上的湿润程度等。
这些特征可以被用来推断降雨的强度和范围。
三、基于监控视频的雨量反演方法1. 雨滴识别与追踪通过分析视频中的像素变化，我们可以识别和追踪雨滴的运动轨迹。
这可以采用计算机视觉中的目标检测和追踪算法来实现。
通过收集一段时间内雨滴的位置信息，可以计算出雨滴的速度和密度。
2. 计算降雨量基于雨滴的速度和密度，我们可以估算出单位区域内的降雨量。
通过对监控视频中的多个区域进行采样和计算，可以得到整个监控范围内的雨量信息。
这种方法相比传统的雨量计测站，具有灵活性高、成本低、覆盖面广等优势。
四、应用案例1. 预测城市积水风险基于社会监控视频的雨量反演可以帮助我们实时监测城市的降雨情况，并预测积水风险。
当降雨量超过特定阈值时，可以通过监控视频及时发现可能发生积水的区域，并提前采取措施，从而保障城市交通和市民的安全。
2. 气象预报和研究社会监控视频的雨量反演结果可以作为气象预报的辅助数据。
结合传统的气象观测站数据，可以提高预报的准确性。
此外，雨量反演结果还可用于研究降雨分布规律和城市化对气候的影响等。
3. 智能化城市管理将基于社会监控视频的雨量反演技术与智能城市管理相结合，可以实现更高效的城市治理。
例如，在城市的排水系统中，根据雨量反演结果可以自动调整水流的流向和速度，从而提高排水效率。
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第31卷 第6期 2017年11月湖 南 工 业 大 学 学 报Journal of Hunan University of TechnologyVol.31 No.6 Nov. 2017
doi:10.3969/j.issn.1673-9833.2017.06.007
收稿日期：2017-05-16作者简介：张 禹（1991-），男，浙江嘉兴人，湖南工业大学硕士生，主要研究方向为汽车电子与图像处理， E-mail：875195798@qq.com
基于车载摄像机的雨量传感器算法研究张 禹，龙永红（湖南工业大学 电气与信息工程学院，湖南 株洲 412007）摘 要：基于具有通用性的成像条件而设计的视觉型汽车雨量传感器能够与其他视觉型汽车先进驾驶辅助系统（ADAS）共用车载摄像头，提高其便利性和经济性。因此，针对目前通用成像条件设计的汽车雨量传感器在背景较为复杂的情况下会出现较多误检、检测性能不够理想、运算速度较慢等问题，以梯度算子为基础，研究了一种在通用成像条件下，通过模糊化背景以及亮暗分区处理方法检测雨滴的视觉型汽车雨量传感器算法。通过与相关文献给出的算法进行雨滴检测算法效果对比，所得结果表明，相比传统方法，所提出的方法能有效降低雨滴检测的误检率和漏检率，并能有效提高图像处理速度。关键词：雨滴；雨量传感器；车载摄像机；模糊背景中图分类号：TP751.1 文献标志码：A 文章编号：1673-9833(2017)06-0037-06
Research on the Algorithm of Rain Sensors Based on Vehicle-Mounted CamerasZHANG Yu，LONG Yonghong（School of Electrical and Information Engineering，Hunan University of Technology，Zhuzhou Hunan 412007，China）
Abstract：Based on general imaging conditions, the designed visual vehicle rain sensor can share the on-board
camera with other visual vehicle advanced driver assistance system (ADAS) to improve its convenience and economy. In view of the such flaws as false detection, poor detection performance and slow operation speed exhibited by currently used vehicle rain sensors, which are designed for the general imaging conditions, under complicated circumstances, a study has been carried out under general imaging conditions on a visual vehicle rain sensor algorithm for detecting raindrops under blurred background and bright dark partition based on the gradient operator. A comparison has been made between the detection algorithm and other algorithms given in other relative references and research and the results show that, compared with the traditional method, this method effectively reduces the raindrop detection and false detection rate and false negative rate, and effectively improve the speed of image processing.Keywords：raindrop；rain sensor；on-board camera；blurry background
1 研究背景雨刮器是保证下雨等不良天气中行车安全的重要部件。自动雨刮器能够针对周围环境的变化自动运行，进一步提高了驾驶的安全性和便利性，是现今汽车先进驾驶辅助系统（advanced driver assistant
system，ADAS）的重要应用之一。雨量传感器是自动雨刮器的核心部件，被用于感测挡风玻璃上的雨滴。目前，应用较为广泛的雨量传感器是红外雨量传感器，此类传感器主要由红外发射端和红外接收端组成，其工作原理如图1所示。38湖 南 工 业 大 学 学 报 2017年 晴天时，发射端以特定角度发射出的红外光线会在挡风玻璃外壁上发生全反射；雨天时，红外光线会因为雨滴的存在而发生折射并被雨水吸收。因此，接收端可根据两种情况下接收到的红外光强度差异所造成的电信号变化感测雨滴[1]。红外雨量传感器的感测效果较好、灵敏度较高，但是这种传感器的感测范围有限，且不能反映挡风玻璃上雨水分布的相关信息。此外，传感器可能会占据挡风玻璃中央的较大区域，影响视觉舒适度。由于车载摄像机在汽车ADAS中的运用越来越多，因此，对于视觉型雨量传感器的相关研究也不断出现[2-3]。视觉雨量传感器的一般模型如图2所示。
视觉雨量传感器通过车载摄像机实时获取挡风玻璃的图像，并运用图像处理技术检测挡风玻璃上的雨滴，从而达到判断降雨状况的目的。视觉雨量传感器的主要优点在于：1）具有较大的感测范围；2）能够获得挡风玻璃上的雨滴分布信息，更好地反映驾驶员的视野状况[3]。成像条件对于视觉传感器而言是极为重要的。成像条件的不同，会使雨滴以及其他景物所呈现的视觉特征发生较大变化。因此，针对不同的成像条件，必须使用不同的方法来提取雨滴信息。总体来看，如果把挡风玻璃上的雨滴作为前景，车外景物作为背景，则视觉雨量传感器的成像效果有图3所示3种情形。据此，可将视觉雨量传感器的成像条件主要分为如下3种[4]：1）摄像机聚焦于挡风玻璃外壁，使得前景清晰但背景模糊，如图3a；2）摄像机聚焦于车外景物，使得前景模糊但背景清晰，如图3b；3）摄像机聚焦位置适中，使得前景与背景都相对清晰，如图3c。在相关研究中，成像条件1）是较早且较多被采用的。针对该条件，J. Park等[5]使用Soble梯度算子分割出图像中的雨滴，在夜间环境下使用高频滤波器提取高亮度区域的雨滴。这种方法的成像效果较理想，但由于其他视觉型ADAS应用往往不在该成像条件下工作，因此需专门配置摄像机，经济性不佳。S. Gormer等[6]针对这一缺陷，对传感器结构进行了
改良，使摄像机部分聚焦于挡风玻璃上，从而使传感器能够与其他视觉型ADAS应用共用摄像机。但相对地，传感器感测区域变小了，且可维护性降低。针对成像条件2），A. Cord等[2]使用形态学方法，对原图像进行亮暗区域分割，之后通过背景减法以及分水岭算法分别提取模糊雨滴，并对这两种方法进行了对比实验。分析实验结果后发现，分水岭算法取得了较好的效果，但该算法在处理过程中需要使用较大的高斯模板进行平滑，运算速度较慢。A. Cord等[7]对在成像条件3）下挡风玻璃图像
上的雨滴提取方法进行了研究，其通过平均化多个连续帧使背景模糊化，再使用梯度算子、模式识别等方
图1 红外雨量传感器工作原理示意图Fig. 1 A schematic diagram of infrared rain sensors
图2 视觉雨量传感器的一般模型示意图Fig. 2 General model of visual rain sensors
图3 3种常见视觉雨量传感器的成像效果图Fig. 3 Image renderings of three common visual rain sensors
c）前景与背景都相对清晰
a）前景清晰背景模糊b）前景模糊背景清晰39张 禹，等 基于车载摄像机的雨量传感器算法研究第6期法分割出雨滴。但是在车速较快且背景较为复杂的情况下，多帧平均化会产生额外的背景干扰。此外，算法中使用了一个较大的统计排序滤波器，影响了系统运算速度。许多视觉型ADAS都可在成像条件3）下运作，因此本研究也针对这一成像条件设计雨滴分割算法，从而使得传感器能与其他视觉型ADAS共用摄像机，有效提高其便利性和经济性。针对传统方法在复杂背景下会出现较多误检、漏检现象且处理速度较慢等缺点，本文以梯度算子为基础，设计一种相对传统方法能够有效降低误检和漏检现象，并具更快处理速度的雨滴分割算法，以提高雨量传感器的实用性。
2 雨滴检测算法设计以车外的景物为背景、挡风玻璃上的雨滴为前景，本文将选择较为适中的摄像机聚焦位置，使得前景和背景都能够较为清晰地呈现出来。由于行车记录仪等视觉型ADAS的应用都采用这一成像条件，因此能够使雨量传感器与这些应用共用摄像机，提高系统的经济性。设计雨滴检测算法除了要确定摄像机的成像条件外，还需要对该成像条件下挡风玻璃上的雨滴特征进行分析。2.1 雨滴特征分析
通过查阅文献，对比前景清晰背景模糊和前景及背景都清晰这两个条件，可以发现雨滴在这两个条件下都具有类似的特征，即：1）雨滴对光线的折射使得其在图像中较暗的部
分主要表现为一小块高亮度区域，而在较亮的部分则主要表现为一小块较暗的区域；2）雨滴有着类似透镜的效果，会倒映出部分车
外景物，由于车外景物的变化多样性，雨滴随之具有不规则的纹理；3）雨滴的光学特征使其在图像中呈现出局部高
梯度特征，并且具有可见的边缘[8]；4）在较短的时间内，雨滴在挡风玻璃上保持相
对静止。已有相关研究表明，在背景模糊的情况下，梯度算子的检测效果是比较理想的[5-6]。因此，在背景和前景都较为清晰的情况下，如果能将背景模糊化并保留前景的高梯度特征，那么使用梯度算子就能有效地分割出图像中的雨滴。此外，由于雨滴在短时间内保持相对静止，多个连续帧图像的平均化等操作将不会对图像中的雨滴产生明显影响。
2.2 整体方案设计本研究的整体设计方案如图4 所示。
本文所设计的雨滴检测算法使用的图片均来自帧率为30 fps的行车记录仪所拍摄的视频，所有图像均为大小为1 080×500的24位真彩色图像。对真彩色图像的处理方式，均为对RGB 3个颜色通道的单色图像进行处理后再合成为RGB彩色图像。算法在安装Windows 7系统的PC机上使用C++程序运行，PC机使用主频3.3 GHz的Intel Core i5-4590处理器，