一种矿井图像增强算法

发布时间：2018-05-03 19:27

  本文选题：矿井图像 + 视频监控图像　； 参考：《工矿自动化》2017年03期

【摘要】：针对煤矿井下视频监控系统采集图像对比度低、光照不均、伴有大量噪声等问题,提出一种基于加权引导滤波同步去噪的单尺度Retinex算法对矿井图像进行增强。该算法首先采用加权引导滤波代替单尺度Retinex算法的高斯滤波对图像的低频分量进行照度估计,然后采用加权引导滤波对图像的高频分量进行去噪处理,最后由对数域转换到实数域得到增强后的图像。通过主观视觉效果和客观质量评价对该算法进行验证,结果表明该算法较传统图像增强算法可获得更好的图像视觉效果,且图像处理速度更快。
[Abstract]:Aiming at the problems of low contrast, uneven illumination and large amount of noise, a single scale Retinex algorithm based on weighted guided filter for synchronous de-noising is proposed to enhance mine image. In this algorithm, the illumination of the low-frequency component of the image is estimated by using weighted guided filter instead of Gao Si filter of single-scale Retinex algorithm, and then the high-frequency component of image is de-noised by weighted guided filter. Finally, the image is transformed from logarithmic domain to real field. The algorithm is verified by subjective visual effect and objective quality evaluation. The results show that the algorithm can obtain better visual effect than traditional image enhancement algorithm, and the speed of image processing is faster.
【作者单位】： 太原科技大学计算机科学与技术学院;中国科学院地理科学与资源研究所;
【基金】：“十二五”山西省科技重大专项项目(20121101001) 山西省中科院科技合作项目(20141101001) 山西省科技攻关项目(20141039)
【分类号】：TD76;TP391.41

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本文编号：1839778