针对煤矿井下因水雾和煤尘散射作用引起的图像退化问题,结合煤矿井下无线多媒体节点采集的图像特点,提出一种正则化拉普拉斯矩阵的暗原色先验去雾尘模型。根据暗原色先验理论对来自煤矿井下无雾图像数据库进行统计,建立了煤矿井下图像成像的物理模型,利用该模型估算介质传播函数和井下光线照度,再由去雾尘模型复原得到清晰化的图像。试验结果表明,该算法有效恢复了场景的对比度,明显提高了图像的视见度。

针对现有煤矿井下图像模糊增强算法不能应对井下浓雾情况且处理后的图像较模糊的问题,提出一种基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术,通过线性模糊化函数来达到图像增强的目的,并使用暗原色先验理论来增强图像的对比度,同时去雾尘。实验结果表明,基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术可提高煤矿井下图像的可视性,同时明显增强图像的对比度。

基于暗原色先验的图像去尘算法，郝亚强，刘丹丹，在煤矿井下工作环境的影响下，采集到的图像清晰度低，成像效果不佳。针对图像的严重退化问题，采用改进的基于暗原色先验的去尘算

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去