基于双域和ILoG−CLAHE的矿井红外图像增强算法
范伟强1
李晓宇1
翁智2
刘斌3
杨坤4
1.内蒙古大学 电子信息工程学院,内蒙古 呼和浩特 010021;中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 1000832.内蒙古大学 电子信息工程学院,内蒙古 呼和浩特 0100213.国家能源集团宁夏煤业有限责任公司 羊场湾煤矿,宁夏 银川 7504084.煤炭科学技术研究院有限公司,北京 100013
摘要：针对矿井复杂作业环境导致的红外图像降质,现有红外图像增强算法在实现信噪比和对比度提升的同时易丢失场景细节信息或造成目标边缘模糊的问题,提出了一种基于双域分解耦合改进的高斯?拉普拉斯(ILoG)算子和对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)(ILoG?CLAHE)的矿井红外图像增强算法.首先,利用双域分解模型将矿井红外图像分解为包含高频信息的细节子图和低频信息的基础子图;其次,利用CLAHE算法对基础子图的亮度、对比度和清晰度进行提升,用以突出监视场景的概貌特征,采用构造的ILoG算子对细节子图进行噪声抑制和边缘锐化,并消除梯度反转现象;然后,通过重构处理后的基础子图和细节子图得到了图像质量改善后的重构图像;最后,设计了一种灰度重分布的Gamma校正函数,对重构图像进行亮度调整,进而得到矿井红外增强图像.通过主观视觉和客观指标对算法进行了性能分析,结果表明:经基于双域和ILoG?CLAHE的矿井红外图像增强算法增强后的矿井红外图像,整体视觉效果和客观指标均得到了较大提升,综合增强性能和鲁棒性更好.相较于原矿井红外图像和6种对比算法(CLAHE算法、双边滤波器(BF)分解与基础子图的CLAHE增强(BF?CLAHE)算法、BF分解与Gamma变换(BF?Gamma)算法、引导滤波与Gamma变换(GF?Gamma)算法、自适应直方图均衡化(AHE)耦合拉普拉斯变换(AHE?LP)算法、基于反锐化掩膜(UM)的图层融合(LF?UM)算法),该算法的综合评价指标值分别提高了0.28,0.11,0.23,0.38,0.57,0.04,0.10,图像亮度、清晰度和对比度均得到了较大提升,并且实现了噪声抑制和边缘锐化,表明该算法适用于矿井复杂作业环境中红外图像的增强处理.
关键词：矿井红外图像双域分解噪声抑制边缘锐化亮度调整重构图像
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2021GG0160)内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2020GG0185)国家重点研发计划(2016YFC0801800)天地科技股份有限公司科技创新资金专项项目(2021-TD-QN003)
论文发表日期：2023-01-10
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：10( 99-108 )
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