首页 期刊 光子学报 基于双域分解的矿井下图像增强算法 【正文】

基于双域分解的矿井下图像增强算法

作者:田子建; 王满利; 吴君; 桂伟峰; 王文清 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院; 北京; 100083; 河南理工大学物理与电子信息学院; 河南焦作; 454000; 北京工业职业技术学院; 北京; 100042
图像增强   图像分解   图像去雾   图像降噪   图像重构  

摘要:为提高矿井下图像的对比度,并同步地抑制图像的雾尘和噪声,提出一种基于双域分解的矿井下图像增强算法.首先,采用双边滤波器将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次,采用快速暗原色去雾算法和Gamma变换,实现低频图像的去雾和对比度提高;接着,采用非下采样Shearlet变换和二阶微分算子,实现高频图像降噪和增强;最后,将增强的低频、高频图像合成基础增强图像,并抑制粉尘散射模糊和过曝光白色伪影,得到最终增强图像.实验表明,该方法不仅能有效提高矿井下图像的对比度,还能有效抑制图像的雾气和噪声,具有广泛的应用前景.

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