煤矿井下视频图像存在亮度不均、细节纹理模糊不清、噪声较多等问题,而常用的图像增强算法在处理煤矿井下视频图像时会出现图像失真、图像层次不清、处理效率低等缺点。针对上述问题,提出了一种基于对比度受限函数和反馈函数的煤矿井下视频图像增强算法。该算法首先结合加权平均法和中值滤波对图像进行灰度化和去噪预处理;然后通过对比度受限函数对图像对比度进行限幅增强;最后通过反馈函数调节图像的灰度级,对图像层次进行增强。实验结果表明,该算法可有效改善煤矿井下视频图像失真情况,图像层次分明,且具有较快的处理速度。

针对煤矿井下视频监控系统采集图像对比度低、光照不均、伴有大量噪声等问题,提出一种基于加权引导滤波同步去噪的单尺度Retinex算法对矿井图像进行增强。该算法首先采用加权引导滤波代替单尺度Retinex算法的高斯滤波对图像的低频分量进行照度估计,然后采用加权引导滤波对图像的高频分量进行去噪处理,最后由对数域转换到实数域得到增强后的图像。通过主观视觉效果和客观质量评价对该算法进行验证,结果表明该算法较传统图像增强算法可获得更好的图像视觉效果,且图像处理速度更快。

针对煤矿井下照度低、粉尘大、强光干扰多而导致监控视频图像模糊、容易出现目标检测失误等问题,提出了一种煤矿井下监控视频图像预处理方法。引入直方图均衡化算法将灰度值从集中在某段灰度级区域的非均匀分布状态变换为均匀分布状态,扩展像素灰度值的动态范围;采用多特征判断法即通过灰度阈值、差分阈值、尺寸阈值3个方面判断检测到的目标是否为光斑。实验结果表明,该方法能有效增强图像对比度,改善图像质量,识别并滤除光斑,从而提高目标检测的有效性。