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作者：井晶;高宇蒙;赵作鹏;闵冰冰;
单位：中国矿业大学计算机科学与技术学院;江苏联合职业技术学院徐州财经分院;
摘要：针对现有图像增强算法未针对矿井环境进行优化，导致噪点、伪影和真实感丧失的问题，提出基于反射图增强的Retinex图像增强算法。首先，采用基于卷积神经网络的模型去除图像噪声；其次，调整光照增强纹理信息丰富的反射图；最后，融合经过基于图像环境反射强度自适应伽马校正的光照图与增强的反射图，消除光晕伪影并且避免过度曝光。实验结果表明，将该算法与多种对比算法比较，所提算法可以有效提高矿下低质图像的清晰度、亮度和真实自然感，减少图像噪声、色彩失真。
关键词：低照度;;图像增强;;噪点;;纹理信息;;反射图;;伽马校正
基金资助：国家自然科学基金项目（61976217）
