[发明专利]一种基于暗原色先验与同态滤波的矿井雾尘图像增强方法

说明书

本发明公开了一种基于暗原色先验与同态滤波的矿井雾尘图像增强方法，步骤是：1求出煤矿井下雾尘图像的暗原色图；2在煤矿井下环境中，采用暗原色值来估算大气光；3由暗原色图求出图像的粗略透射率；4利用雾尘图像还原公式获得去雾尘图像；5对除雾尘后的图像采用改进的同态滤波的方案进行处理得到最终图像。本发明与现有的其他煤矿井下雾尘图像增强方法相比，可以有效的提高雾尘图像的清晰度，增强对比度和细节，有针对性的减少煤矿井下光照不均匀的影响，使图像接近原本特征，轮廓更加清晰，在处理雾尘现象严重的区域时增强效果也比较明显。

技术领域

本发明涉及图像增强领域，具体涉及一种煤矿井下图像增强方法。

背景技术

煤炭是我国的主要能源物质，煤矿在我国分布广泛，制约我国煤炭工业发展的一个重要问题就是煤矿生产的安全问题，发展煤矿自动化、信息化技术是煤矿安全生产系统的必然选择。随着智能视频监控系统和数字图像采集设备的不断普及，利用图像技术进行安全生产是煤矿工业发展的热点研究方向。虽然利用图像技术进行安全生产比传统生产技术有着无法比拟的优势，然而煤矿井下特殊的环境给煤矿井下图像的应用带来了严峻的挑战。煤矿井下光照不均匀，相比于户外光线，照度很低；点光源的局限性使得图像亮度分布很不均匀；煤矿井下进行采煤工作时会产生大量的粉尘，大多数的煤矿企业采用喷雾降尘的方法来减少粉尘，喷雾之后粉尘减少了，但空气中却有许多的雾气。易导致矿井中采集到的图像存在模糊、细节不清、整体偏暗等缺点，不利于视觉观察和识别特征的提取，给矿井图像技术的应用带来了很多的困扰。

针对煤矿井下雾尘多恶劣环境使得矿井监控图像模糊、对比度低、视觉效果差的特点，现有的煤矿井下对于雾尘图像的增强方法，在煤矿井下的实际应用中仍有许多不足：1、基于小波变换和模糊理论的图像增强算法，然而这种方法针对煤矿井下环境特点，使高亮度处更亮、低亮度处更暗的方法显然是不合理的；2、直方图均衡化方法使得雾尘图像的灰度值分布更加均匀，提升了图像的对比度，最终达到去雾效果。该类方法虽然在一定程度上去除了雾尘，但是对图像的整体采用全局灰度均衡化，使得局部的细节丢失；3、Retinex算法可以保持物体颜色恒常性，但在光照不均匀情况下图像容易出现光晕，导致图像模糊。

因此，由于煤矿井下特殊的图像环境，采用普通的图像处理方法，难以解决矿井下雾尘浓度大、光照不均匀的问题。无法满足矿井图像细节清晰，对比度强且易于辨识的要求，不利于煤矿井下的安全生产。

发明内容

本发明的目的在于提供一种煤矿井下图像增强的方法，用于解决矿井下雾尘浓度大、光照不均匀的问题。本发明提出一种基于暗原色先验模型与同态滤波相结合的方法，旨在使处理后的矿井图像细节清晰，对比度强且易于辨识。

为实现上述目的，本发明所使用的技术方案如下：

一种基于暗原色先验与同态滤波的矿井雾尘图像增强方法，其具体步骤：

(1)求出煤矿井下雾尘图像的暗原色图；

(2)在煤矿井下环境中，采用暗原色值来估算大气光；

(3)由暗原色图求出图像的粗略透射率；

(4)利用雾尘图像还原公式获得去雾尘图像；

(5)对除雾尘后的图像采用改进的同态滤波的方案进行处理得到最终图像。

上述步骤1求煤矿井下雾尘图像的暗原色图的方法为：

在计算机视觉和计算机图形中，雾图形成模型通常可以用下述方程所描述其中，式中I(x，y)是待去雾图像，J(x，y)是除雾后的无雾的图像，A_c是全球大气光成分，t(x，y)为透射率：

I(x，y)＝7(x，y)t(x，y)+A_c(1-t(x，y))