基于多权重融合策略的Retinex矿井图像增强算法
苏波1
李超2
王莉2
1.河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000;河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室,河南 焦作 4540032.河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000
摘要：受粉尘、湿度、照度等环境因素的影响,煤矿井下监控视频易出现光照不均、对比度低和细节模糊等问题,影响视觉伺服系统和视频分析系统的应用效果.传统图像增强算法存在亮区域增强过度、暗区域细节增强不足等问题,易产生不自然的光晕伪影和颜色失真.针对这一问题,提出一种基于多权重融合策略的Retinex矿井图像增强算法.算法基于HSV颜色空间,保持色调分量不变,仅对亮度分量和饱和度分量进行增强.首先,采用多尺度梯度域引导滤波算子从亮度分量中估计光照分量,并结合井下图像曝光过度和曝光不足共存的特性,应用自适应伽马函数对光照分量进行校正,实现照度均衡;同时,采用限制对比度自适应直方图均衡算法对反射分量进行对比度增强;然后,将亮度校正后的光照分量和对比度增强后的反射分量进行多权重融合,所采用的规范化权重由局部对比度权重、亮度权重和清晰度权重组合而成;针对色彩偏移问题提出新的映射函数对饱和度分量进行非线性拉伸;最后将图像由 HSV空间变换回RGB空间,完成图像增强.实验结果表明,相较于MSRCR、NPE、SRIE、BIME算法,本算法在平均梯度、信息熵、标准差等图像指标方面均有不同程度的提升,可有效提高矿井图像的对比度、清晰度、色彩准确度,并减少光晕伪影.
关键词：梯度域引导滤波HSV颜色空间自适应伽马校正多权重融合映射函数
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技攻关资助项目(212102210503)河南省自然科学基金资助项目(162300410126)
论文发表日期：2023-12-30
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( 813-822 )
英文信息