基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法
刘晓阳
乔通
乔智
1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000832.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000833.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083
摘要：针对常用的双边滤波算法易造成图像细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈时易出现光晕伪影现象等缺点,提出了一种基于双边滤波和多尺度Retinex算法的图像增强方法.该方法首先对图像进行小波分解,获得图像高频和低频系数;然后采用多尺度Retinex算法和双边滤波结合的方案对图像低频系数进行处理,采用软阈值滤波算法对图像高频系数进行处理;最后通过离散小波反变换得到增强后的空域图像,并对其局部对比度进行自适应增强处理.实验结果表明,该方法可以有效改善图像颜色失真情况,细节丰富,对比度强,为图像后续的特征提取奠定了基础.
关键词：煤矿安全图像识别图像增强处理小波分解双边滤波软阈值滤波Retinex
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0801800)国家自然科学基金(51134024)中央高校基本科研业务费专项(2009KJ03)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 49-54 )
英文信息