由于井下粉尘较多,光照不均匀,易导致矿井视频图像中含有大量噪声,实时获取的矿井视频图像整体较模糊,影响了对其进行分析判读。对此,基于小波变换,提出了一种小波域矿井视频图像滤波算法。该算法首先对矿井视频图像进行2层小波变换,对...由于井下粉尘较多,光照不均匀,易导致矿井视频图像中含有大量噪声,实时获取的矿井视频图像整体较模糊,影响了对其进行分析判读。对此,基于小波变换,提出了一种小波域矿井视频图像滤波算法。该算法首先对矿井视频图像进行2层小波变换,对获得的低频和高频小波分解系数分别进行逆小波变换,得到空间域原始图像的低频图像和高频图像;其次根据低频图像对比度较低、基本不受到噪声干扰的特点,对其采用同态滤波算法进行增强处理;然后,在对非局部均值滤波(Non-local means filtering,NLM)算法特点分析的基础上,分别从相似性权重计算、图像块搜索范围自适应确定等方面对其进行了改进,提出了一种改进型非局部均值滤波算法(Improved non-local means filtering,INLM),采用该算法对高频图像进行去噪处理;最后将增强后的低频图像和去噪后的高频图像进行叠加,得到质量较高的矿井视频图像。采用一幅贵州省兴仁县王家寨煤矿井下视频图像进行试验,并将文中所提算法与非局部均值滤波算法及其2类改进型算法进行性能对比,采用结构相似度指数(Structure similarity,SSIM)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)等指标对各算法性能进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频图像的处理效果优于其余算法,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。展开更多
针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏...针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪(OMP)算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比(PSNR)提高4 d B^5 d B;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 d B^4 d B,重构时间缩短至少80%以上。展开更多
文摘由于井下粉尘较多,光照不均匀,易导致矿井视频图像中含有大量噪声,实时获取的矿井视频图像整体较模糊,影响了对其进行分析判读。对此,基于小波变换,提出了一种小波域矿井视频图像滤波算法。该算法首先对矿井视频图像进行2层小波变换,对获得的低频和高频小波分解系数分别进行逆小波变换,得到空间域原始图像的低频图像和高频图像;其次根据低频图像对比度较低、基本不受到噪声干扰的特点,对其采用同态滤波算法进行增强处理;然后,在对非局部均值滤波(Non-local means filtering,NLM)算法特点分析的基础上,分别从相似性权重计算、图像块搜索范围自适应确定等方面对其进行了改进,提出了一种改进型非局部均值滤波算法(Improved non-local means filtering,INLM),采用该算法对高频图像进行去噪处理;最后将增强后的低频图像和去噪后的高频图像进行叠加,得到质量较高的矿井视频图像。采用一幅贵州省兴仁县王家寨煤矿井下视频图像进行试验,并将文中所提算法与非局部均值滤波算法及其2类改进型算法进行性能对比,采用结构相似度指数(Structure similarity,SSIM)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)等指标对各算法性能进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频图像的处理效果优于其余算法,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。
文摘针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪(OMP)算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比(PSNR)提高4 d B^5 d B;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 d B^4 d B,重构时间缩短至少80%以上。
