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作者：牟琦;葛相甫;王新月;李磊;李占利;
单位：西安科技大学计算机科学与技术学院;西安科技大学机械工程学院;
摘要：煤矿井下图像存在较严重的光照不均匀和噪声干扰，现有基于Retinex的方法直接应用于煤矿井下图像增强易出现光晕伪影、边缘模糊、过增强和噪声放大等问题。针对上述问题，提出了一种基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法。首先，将多尺度思想引入梯度域引导滤波中，实现对非均匀光照的准确估计，有效解决了增强图像时光晕伪影及边缘模糊的问题。然后，利用Retinex模型分离出光照分量和反射分量：对于光照分量，通过自适应伽马校正函数逐像素地修正光照信息，实现对图像暗区域增强的同时，抑制亮区域过增强，并使用限制对比度自适应直方图均衡化方法调整图像对比度；对于反射分量，将梯度域引导滤波与多尺度细节提升相结合，在准确去除噪声后提升纹理细节，避免了增强图像时噪声放大的问题。最后，将处理后的光照分量及反射分量融合，计算图像增益系数，并使用线性色彩恢复方法实现对原始RGB图像的逐像素增强，提升方法处理效率。实验结果表明，从主客观角度与现有方法相比，经所提方法处理后的图像在色彩保持、对比度、噪声抑制、细节保留等方面均取得了较好的增强效果，同时处理效率较高。
关键词：井下图像增强;低光照图像;多尺度梯度域引导滤波;自适应伽马校正;Retinex;线性色彩恢复
基金资助：国家重点研发计划资助项目（2022YFB3304401）
