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题名基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法
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作者
牟琦
葛相甫
王新月
李磊
李占利
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机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
西安科技大学机械工程学院
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第6期79-88,111,共11页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3304401)。
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文摘
煤矿井下图像存在较严重的光照不均匀和噪声干扰,现有基于Retinex的方法直接应用于煤矿井下图像增强易出现光晕伪影、边缘模糊、过增强和噪声放大等问题。针对上述问题,提出了一种基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法。首先,将多尺度思想引入梯度域引导滤波中,实现对非均匀光照的准确估计,有效解决了增强图像时光晕伪影及边缘模糊的问题。然后,利用Retinex模型分离出光照分量和反射分量:对于光照分量,通过自适应伽马校正函数逐像素地修正光照信息,实现对图像暗区域增强的同时,抑制亮区域过增强,并使用限制对比度自适应直方图均衡化方法调整图像对比度;对于反射分量,将梯度域引导滤波与多尺度细节提升相结合,在准确去除噪声后提升纹理细节,避免了增强图像时噪声放大的问题。最后,将处理后的光照分量及反射分量融合,计算图像增益系数,并使用线性色彩恢复方法实现对原始RGB图像的逐像素增强,提升方法处理效率。实验结果表明,从主客观角度与现有方法相比,经所提方法处理后的图像在色彩保持、对比度、噪声抑制、细节保留等方面均取得了较好的增强效果,同时处理效率较高。
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关键词
井下图像增强
低光照图像
多尺度梯度域引导滤波
自适应伽马校正
RETINEX
线性色彩恢复
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Keywords
underground image enhancement
low lighting images
multi scale gradient domain guided image filtering
adaptive gamma correction
Retinex
linear color restoration
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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