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作者：张旭辉;麻兵;杨文娟;董征;李语阳;
单位：西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室;
摘要：煤矿综采工作面空间小、照明环境复杂多变，采煤过程中伴随着大量的粉尘、大雾，导致采集的图像出现曝光、细节特征减弱等问题，难以对井下照明区域光照强度过大的图像进行有效的特征提取。针对上述问题，提出了一种煤矿井下非均匀照度图像去噪算法。首先，将视频截取为图像，判断图像是否需要进行光照抑制，将需要进行光照抑制的RGB图像拆分通道，并计算每个通道的光照调节因子，实现图像的整体光照调节；然后，将未进行整体光照抑制的图像和经整体光照抑制的图像进行反射分量提取，即将输入的图像转换为HSV空间图像，使用单尺度Retinex(SSR)算法对V通道图像中的光照分量进行单独处理，将V分量中的入射分量去除，保留反射分量，并对反射分量使用直方图均衡算法实现光照均衡化处理；最后，使用基于引导滤波的暗通道先验算法对经过光照处理后的图像进行去雾处理，并使用伽马校正函数重新调节亮度不均的图像。主观评价结果表明：提出的煤矿井下非均匀照度图像去噪算法有效抑制了因光照导致整体亮度较高的问题，且由于大雾、粉尘等因素导致图像模糊的部分更加清晰，图像的细节特征更加突出。采用信息熵、均值、标准差、空间频率4种评价指标对提出的算法效果进行客观评价，结果表明，提出的算法在信息熵、均值、标准差、空间频率上较多尺度Retinex(MSR)算法分别平均提升了21.87%，-56.06%,153.43%,294.45%，较基于颜色保持的多尺度视网膜增强（MSRCP）算法分别平均提升了1.18%，-39.56%,33.29%，-4.71%，较带色彩恢复的多尺度视网膜增强（MSRCR）算法分别平均提升了38.06%，-55.27%,462.10%,300.96%，说明提出的算法能更有效地增加图像信息量、抑制光照强度、提升边缘信息及图像清晰度。
关键词：综采工作面;煤矿井下图像去噪;非均匀光照;高光抑制;亮度均衡;图像去雾;伽马校正
基金资助：国家自然科学基金青年项目(52104166); 中国博士后科学基金面上项目(2022MD723826); 陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-063)
