基于综采工作面视频监控的图像增强方法

针对煤矿综采工作面设备与人员异常状态全方位视频监控和低照度环境下的图像不清晰问题,构建了一种全方位的综采工作面视频监控方案和运用限制对比度自适应直方图均衡方法对图像进行增强;在综采工作面每间隔5个支架安装3台矿用云台摄像仪,全方位监控设备和人员异常状态;运用限制对比度自适应直方图均衡方法,通过设定阈值来限制直方图的分布,以避免过度增强,并通过双线性插值来去除分块处理所导致的块边缘过渡不平衡效应;运用对比度拉伸、伽马变换、直方图均衡和限制对比度自适应直方图均衡的图像增强方法对煤矿井下图像进行增强对比验证。结果表明:限制对比度自适应直方图均衡方法增强效果最佳,实现了煤矿井下综采工作面图像清晰显示。     

矿石图像受空间域图像增强算法的影响研究

图像增强算法是矿石图像处理系统中至关重要的环节,也是矿石图像处理算法中的重点和难点。仅对比增强后的矿石图像,无法对图像的好坏给出定量的评价。经过图像增强、二值化、形态学处理、颗粒识别等过程得到矿石颗粒参数,提出公式验证直方图均衡、灰度变换、滤波等算法对矿石图像的影响。结果表明,直方图均衡算法、低通滤波算法在矿石图像处理系统中表现较好。     

基于小波分解子带直方图匹配的 矿井视频图像增强方法

井下光源不充足,机械运行振动以及大量煤尘等因素的存在导致视频监控系统实时获取的图像较模糊且参杂了大量的颗粒噪声。为改善矿井视频图像质量,将空间域直方图匹配方法引入小波变换域中,提出了一种基于小波分解子带自适应直方图匹配的图像增强方法。首先对矿井视频图像与经过直方图均衡化处理后的矿井视频图像分别进行小波变换,以直方图均衡化处理后的图像的低频小波分解子带灰度直方图为基准,将矿井视频图像的低频小波分解子带直方图与之进行匹配,获得增强后的低频小波分解子带;然后针对均值滤波方法存在的缺陷,提出了一种基于滤波窗口自适应划分的加权改进均值滤波算法,并将其应用于去除矿井视频图像高频小波分解子带中的颗粒噪声;最后对直方图匹配后的低频小波分解子带和滤波后的高频小波分解子带进行逆小波变换,得到了视觉效果较佳的矿井视频图像。利用C++语言分别对直方图均衡化、同态滤波、均值滤波以及所提方法进行了编程实现,采用实地获取的山西阳泉某煤矿井下视频监控图像进行试验,对试验结果引入边缘保持指数（Edge protection index,EPI）进行评价,结果表明,所提方法对矿井视频图像的处理效果相对于其余方法而言优势较明显。     

煤泥浮选泡沫图像分割算法研究

针对工业现场采集的泡沫图像噪声大、对比度低、气泡粘连等特点,提出了一种基于双边滤波与限制对比度自适应直方图均衡的分水岭分割模型。首先通过双边滤波对原始泡沫图像进行去噪处理;其次,针对泡沫图像对比度低的特点,采用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)增强图像对比度以及防止噪声的放大,最后利用分水岭变换对预处理之后的图像进行分割处理。实验结果证明该模型的有效性,预处理之后分割的图像能够有效改善直接处理所带来的欠分割现象。     

提升小波变换域矿井光照不均匀图像双直方图均衡化增强

由于矿井光照不均匀,加之大量粉尘附着于监控摄像头表面,导致获取的视频图像对比度不高且含有大量随机分布的颗粒状噪声。为提高该类图像的对比度,充分发挥矿井视频监控系统的效能,基于提升小波变换（Lifting wavelet transform LWT）,提出了一种矿井不均匀光照图像的自适应增强算法。首先采用直方图规定化算法（Histogram specification,HS）对获取的矿井图像进行初步增强;其次对初步增强后的图像进行提升小波变换,由于图像中的随机噪声主要集中分布于高频小波分解系数中,低频小波分解系数基本不存在噪声,故保留低频小波分解系数,对高频小波分解系数提出了一种基于反正弦函数的改进阈值函数去噪模型进行噪声抑制;然后对低频小波分解系数和去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到不含噪声的矿井图像;最后采用双直方图均衡化算法（Bi-histogram equalization,BHE）对去噪后的图像进行进一步增强。将所提算法分别与直方图规定化、反锐化掩膜、小波阈值去噪等算法进行性能对比,并采用峰值信噪比（Peak noise to ratio,PSNR）、均方根误差（Root mean square error,RMSE）以及边缘保持指数（Edge protection index,EPI）等指标对试验结果进行评价,结果表明：所提算法对于矿井光照不均匀图像的处理效果相对于其余算法而言效果较优,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。     

焊接缺陷图像预处理初探

在参考相关设备图像预处理资料的基础上,提出了焊接缺陷图像预处理系统的总体设计方案。选择了图像预处理的内容和方法(运用MatLab工具进行图像灰度化、图像增强、图像平滑及图像锐化等),设计确定了图像预处理的相关参数。利用Microsoft Visual Basic6.0语言对预处理系统进行了开发,实现VB与MatLab的无缝集成。通过该系统的处理,得到噪声干扰少,图像对比度高,视觉效果较好的焊接缺陷图像。     

基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法

实现矿区遥感图像增强处理,有助于提升后续图像判别以及相关监测分析效率。以往矿区遥感图像增强一般采用滤波、灰度变换等方法,往往会导致图像大量细节信息丢失,在很大程度上影响了后续判读分析。近年来,深度学习方法逐步应用于图像增强处理,但该方法很大程度上依赖于模型设计和参数合理取值,需要进行大量的试验和优化方可取得理想效果。将深度学习方法(Deep Learning,DL)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)相结合,提出了一种基于离散小波域深度残差学习的矿区遥感图像增强算法。首先将图像进行单级二维离散小波变换,得到4个子带;然后将4个子带系数输入深度学习残差网络,预测相应的残差图像增加4个子带图像和残差图像作为二维小波变换的新子带;最后通过二维离散小波逆变换得到增强图像。试验结果表明:所提算法相对于直方图均衡化和超分辨率重建等方法而言,无论在图像视觉效果以及峰值信噪比、结构相似性、均方误差等评价指标上都具有较好优势,反映出将离散小波变换与深度学习方法相结合,有助于提升矿区遥感图像视觉效果,方便后续图像解译判读工作。     

基于照度调整的矿井非均匀照度视频图像增强算法

由于煤矿井下空间环境受粉尘等因素的影响,视频监控系统获取的作业环境图像存在照度低、照度不均匀等问题,而且现有的算法在处理煤矿非均匀照度图像时会出现颜色失真或者过增强现象,这不利于对图像的判读和应用。结合煤矿的实际数据,提出了一种新的图像增强算法,克服了现有算法存在的问题:分析井下视频图像特点,采用具有边缘保持特性的多尺度引导滤波获取照度分量;基于Retinex理论,将图像分解为照度分量与反射分量;针对照度不均匀的特性,提出一种新的"S型"曲线函数对其进行调整;分析图像的特性,引入受限对比度自适应直方图对其对比度进行增强;提出新的图像增强模型,利用细节增强系数和照度增强系数实现对图像的综合增强。与其他4种算法的对比试验表明,本文算法在主观评价和客观评价方面都优于上述算法。实验证明,本算法具有有效提升图像整体亮度和对比度,同时避免光源附近亮区域的过增强现象的特点,能够满足矿山实际应用需求。     

改进Retinex-Net的露天矿低质图像增强算法

露天矿低质图像增强是无人驾驶宽体车感知系统的重要环节,单目相机获取的图像易受到矿区粉尘、雨雪雾、剧烈震动等多种因素影响。针对传统图像增强算法在处理露天矿图像时存在噪声大、图像颜色失真等问题,提出了改进Retinex-Net算法对露天煤矿图像进行增强。使用循环对抗生成网络和双通道残差网络来改进增强和去噪部分。循环对抗生成网络通过学习低光照图像和正常光照图像之间的映射关系,生成更自然和真实的增强结果。双通道残差网络通过同时处理亮度和色度信息,有效去除低光照图像中的噪声和伪影。试验结果表明:该方法在客观和主观评价指标上均优于现有方法。所提改进Retinex-Net算法为解决露天矿图像质量问题提供了一种有效方案。     

线阵X射线钢丝绳芯输送带图像增强算法研究与实现

针对X射线钢丝绳芯输送带图像自动检测中检测效率低、不能实时处理的问题,提出一种钢丝绳芯输送带X射线图像增强方案。该方案对钢丝绳芯输送带X射线透射图像采用归一化、灰度线性变换、图像增强等处理方法进行预处理与增强,从而改善原始图像质量,为实时检测输送带的破损和接头识别创造了良好的条件。试验结果表明,该方法能够对图像数据进行有效增强,并有效抑制噪声,提高图像质量,执行效率足以保证实时处理的需求。     

图像识别技术在智能化钻孔施工中的应用研究

针对钻孔返渣无法自动识别煤岩的问题,分析了煤岩识别方法和特征选择,利用提取明度分量、去噪处理、图像增强等技术对采集的钻渣样品图像进行预处理,再利用直方图辅助灰度阈值法分析煤岩图像,并采用最大类间方差法确定的最佳阈值对煤岩图像进行分割,识别分析分割后的煤岩图像.结果表明,采用灰度阈值法能准确识别出钻孔返渣样本中的煤岩成分...     

溜井全景扫描图像处理技术

溜井全景扫描仪是一种用于溜井井壁检测的图像采集设备。通过分析溜井全景扫描仪摄像机布置方式及溜井内部采集环境,提出一种基于溜井井壁直径变化的图像裁剪平移拼接方法;对比图像直方图均衡化增强技术与线性增强技术的优缺点,提出基于线性增强的溜井全景图像对比度增强方法。武钢矿业公司金山店铁矿阶段溜井检修工程应用结果表明,经图像拼接与增强方法处理可得到清晰的溜井井壁全景图像,为溜井的检修和修复工作提供了依据。     

煤矿工业电视图像增强技术的应用研究

根据目前煤矿工业电视监视系统的现状,提出并研究了利用图像增强技术改善视频图像质量的方法．分析了图像增强的关键技术,给出了实现图像增强技术的算法,并通过Ｃ语言编程实现了对煤矿静止视频图像的增强处理,取得了改善图像质量的应用目的．     

联合CLAHE和BM3D的浮选泡沫图像预处理方法

针对采集到的浮选泡沫图像存在光照缺失、噪声干扰以及边缘不明显等问题,提出一种基于对比度受限的局部直方图均衡(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)结合的浮选泡沫图像预处理方法。首先,将输入的泡沫图像切分为多个图块,对图块的直方图进行均衡计算并限制其对比度。然后,通过BM3D算法利用图像自身的信息对增强之后的图像进行降噪处理。结果表明：处理后的图像质量得到了明显的提升,4种典型工况的浮选泡沫图像的峰值信噪比(PSNR)相比几种经典算法分别提升了33.64%、15.40%、11.83%和11.7%,结构相似性(SSIM)分别提升了11.89%、7.28%、4.09%和5%。     

Visual Basic环境下图像锐化处理的探讨

在Visual Basic中提供了较强的图形和图像的处理功能。Visual Basic对图像进行锐化处理的原理主要是从图像上获取某一像素的颜色,再对颜色进行模板和卷积操作从而达到锐化的效果。     

基于HSV空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测

提出了一种在矿山复杂情况下基于HSV色彩空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测方法。该方法将运动目标检测转换为运动目标上特定标志物的检测,通过颜色空间转换提取目标原始灰度图像,由灰度分布直方图判断是否进行低照度图像恢复,并在场景中选取特定的标志物,将原图像进行HSV颜色空间变换,选择对应ROI区域,通过阈值获取二值化图像,进行平滑处理后使用Canny算子提取轮廓信息,从而提取标志物的特征参数。应用实例证实,通过该方法能精准获得标志物特征参数,进而解决复杂环境下机械设备间连接件脱落问题,具有一定的实际工程应用价值。     

一种矿井监控视频图像增强处理方法研究

由于井下粉尘多,照度低,且光照不均匀,矿井监控图像往往噪点多,对比度低,容易产生雾化现象。针对上述问题,提出一种基于偏微分方程和引导滤波算法的图像增强方法。该方法通过构造偏微分方程对监控图像进行去噪;然后,利用引导滤波算法对去噪图像进行明暗增强处理。以山西省同煤集团马脊梁矿井监控图像为研究对象进行实验,结果表明,该方法能有效地去除监控图像的噪声和雾化现象,提升图像的整体质量,利于后期的安全监测。     

双树复小波变换域矿区遥感图像自适应滤波

矿区遥感图像因受成像环境、成像器件固有缺陷等因素的影响容易出现不同程度的失真,为此,结合双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT）多尺度图像分析的优良特性,提出了一种矿区遥感图像自适应滤波算法。首先对获取的视觉效果不佳的遥感图像进行直方图均衡化处理,使得增强后的图像灰度分布较为合理,提高图像的对比度;然后对增强后的图像进行双树复小波变换,对获得的高频分解系数采用改进的多级中值滤波算法进行处理;最后,将低频分解系数与滤波后的高频分解系数进行逆双树复小波变换。其中改进的多级中值滤波算法相对于经典多级中值滤波算法进行了2点改进：①将原有的4个方向滤波窗口扩展为7个,更有利于保持图像中信息的多方向特性;②对新增设的3个滤波窗口分别进行加权中值滤波,将上述7个滤波窗口的滤波值采用一种基于图像灰度值相关性的判别方法进行处理,剔除与待滤波像素点相关性不强的滤波值,将剩余的滤波值计算均值输出;MATLAB平台试验结果表明：新算法的总体性能相对于经典多级中值滤波、中值滤波、双边滤波等算法而言,优势较为明显。     

空域法进行图像增强处理在MATLAB中的仿真与分析

介绍了MATLAB图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用空域法进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于局域滤波处理减小噪声。     

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法

为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题，构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间，作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象，将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明，在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果，一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。