基于多尺度快速双边滤波和小波变换的矿井图像增强算法
王媛彬1
何东阳1
樊红卫2
王旭3
贺文卿1
闫昭旭1
李千禧1
1.西安科技大学电气与控制工程学院,陕西 西安 710054;西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,陕西 西安 7100542.西安科技大学机械工程学院,陕西 西安 7100543.兖矿能源集团有限公司,山东邹城 237500
摘要：受煤矿井下复杂地质环境和人造光源布置不均的影响,井下监控视频图像容易出现照度不均、细节丢失、对比度低等问题,而现有算法在增强过程中容易出现颜色失真、光晕伪影等不足.鉴于此,提出一种基于多尺度快速双边滤波和小波变换的矿井图像增强算法.首先,采用同态滤波对矿井图像做初步增强后转换到HSV空间,此时保持色调分量不变,建立多尺度快速双边滤波,从亮度分量中提取光照分量,同时构造双伽马校正函数对光照分量进行增强;其次,基于Retinex理论,计算反射分量,并采用限制对比度自适应直方图均衡化算法(CLAHE)和灰度调整函数对反射分量进行增强;然后,使用小波变换融合光照分量和反射分量,得到增强的亮度分量,另设计饱和度修正函数矫正饱和度分量,提高矿井图像的色彩饱和度;最后,将色调分量和增强的亮度分量、饱和度分量融合,并从 HSV空间转换回 RGB空间.结果表明:对比 BPDHE、CLAHE、NPE、SRIE、BIMEF和PnPRetinex算法,研究提出的算法处理后的矿井图像在均值、平均梯度、标准差、信息熵和空间频率方面分别提高了 25.31%、42.75%、9.59%、1.60%、41.26%,研究提出的算法能有效增强矿井图像的照度、细节和对比度,同时减少光晕伪影、颜色失真等现象.在提取光照分量时,多尺度快速双边滤波相比于经典双边滤波运行速度平均提高了 87.29%.应用YOLOV8检测增强后的矿井工人图像,其平均检测精度达到了 90%,相较于原始图像平均提高了 40%,这有效提升了智能检测的准确度.
关键词：Retinex理论快速双边滤波HSV空间双伽马校正函数小波变换
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(52174198)陕西省重点研发计划资助项目(2023YBSF-133)西安市科技计划资助项目(24GXFW0049)
论文发表日期：2025-10-31
在线出版日期：2025-11-18（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：14( 237-250 )
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