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基于TopHat加权引导滤波的Retinex矿井图像增强算法 被引量：4
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作者 洪炎 朱丹萍 龚平顺 《工矿自动化》 北大核心 2022年第8期43-49,共7页
煤矿井下光源分布不均、整体光线弱导致图像亮度低、不清晰,传统Retinex算法在处理矿井低照度图像时存在细节丢失、边缘模糊和光晕等问题。针对上述问题,提出了一种基于TopHat加权引导滤波的Retinex算法(THWGIF-Retinex)对矿井图像进行... 煤矿井下光源分布不均、整体光线弱导致图像亮度低、不清晰,传统Retinex算法在处理矿井低照度图像时存在细节丢失、边缘模糊和光晕等问题。针对上述问题,提出了一种基于TopHat加权引导滤波的Retinex算法(THWGIF-Retinex)对矿井图像进行增强。首先将图像从RGB空间转换到HSV空间,并将其分离成色调、饱和度、亮度3个通道分量。其次,利用TopHat变换改进加权引导滤波的权重因子,进而从亮度分量中提取出图像的光照分量,实现光照分量的边缘增强。然后,采用自适应Gamma校正函数校正光照分量和饱和度分量,并通过Retinex算法从光照分量中获取反射分量,进一步提升图像光源处的细节和色彩效果;最后,合并色调分量、校正后的饱和度分量、反射分量并转换到RGB空间,得到增强的矿井图像。从主观评价和客观评价2个方面对THWGIF-Retinex算法、多尺度Retinex(MSR)算法、加权引导滤波的Retinex(WGIF-Retinex)算法进行对比验证。主观评价结果表明:对于无强光直射的矿井低照度原始图像,经THWGIF-Retinex算法增强后的图像色彩还原度较高,且图像边缘更清晰,视觉效果明显增强。对于有强光直射的矿井低照度原始图像,THWGIFRetinex算法对光晕有很好的改善效果,且在还原暗区域的细节信息和清晰度上优于WGIF-Retinex算法。客观评价结果表明:对于无强光直射的矿井低照度图像,经THWGIF-Retinex算法增强后的图像信息熵提高了12.50%,平均梯度提高了109.07%,标准差提高了52.44%,无参考结构清晰度(NRSS)提高了45.46%。对于有强光直射的矿井低照度图像,与MSR算法相比,经THWGIF-Retinex算法增强后的图像信息熵提高了1.24%,平均梯度提高了81.44%,标准差提高了18.23%,NRSS提高了36.67%;与WGIF-Retinex算法相比,THWGIF-Retinex算法在信息熵方面有所降低,但在平均梯度和NRSS方面有较大改善,分别提高了72.34%和23.87%。 展开更多
关键词 矿井图像增强 矿井低照度图像 TopHat加权引导滤波 RETINEX 自适应Gamma校正
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基于幂律变换的MSRCR矿井图像增强算法
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作者 洪炎 潘瑞贤 +3 位作者 苏静明 庞荣 许万秋 韦宇豪 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第5期8-16,共9页
针对复杂矿井图像亮度不均的问题,提出基于幂律变换的MSRCR图像增强方法(Plt-MSRCR)。首先,对图像进行自适应直方图均衡化处理,将RGB空间转换为HSV空间,利用自适应最大类间方差(OTSU)将V分量分割为高低灰度等级分量V_(H)和V_(L);其次,对... 针对复杂矿井图像亮度不均的问题,提出基于幂律变换的MSRCR图像增强方法(Plt-MSRCR)。首先,对图像进行自适应直方图均衡化处理,将RGB空间转换为HSV空间,利用自适应最大类间方差(OTSU)将V分量分割为高低灰度等级分量V_(H)和V_(L);其次,对V_(L)进行自适应CLAHE处理来拉伸灰度等级,对V_(H)进行阈值分割,得到高低亮度分量V_(H)H和V_(HL);再次利用Plt-MSRCR算法完成V_(HL)分量的灰度拉伸和亮度抑制,得到调整后的V_(HLnew);最后,将所有V分量进行融合,对S分量进行伽马校正,融合重组成RGB图像。实验结果表明,该算法能够有效解决矿井下光照过低、光照较低和光照不均对图像的影响,对暗区域亮度增强的同时保证了增强亮度的均匀性和图像的清晰度。相较于其他同类算法,该算法在信息熵、平均梯度和标准差方面效果和性能更好。 展开更多
关键词 图像增强 MSRCR 幂律变换 矿井低照度图像
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