基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化算法
TD672; 煤炭开采过程中产生了大量粉尘、水雾等悬浮颗粒,导致图像出现低照度、高尘雾且分布不均匀等降质现象,现有的图像清晰化方法处理效果不理想.提出一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化算法,解决了复杂采煤环境下模型参数(环境光值和透射率)估计不准问题.主要包括3个部分:根据采煤图像尘雾浓度分割图像区域;估计各区域的环境光值与透射率;融合区域参数后,基于大气散射模型恢复清晰图像.首先,通过分析采煤工作面尘雾分布特征,依据图像通道差异、亮度等信息,将采煤工作面尘雾区域分割为浓雾区域和非浓雾区域.然后,采用Max-RGB方法估计出尘雾图像初始光照图,为更好的保留尘雾图像结构信息和边缘信息...
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Published in | 煤炭学报 Vol. 48; no. 8; pp. 3312 - 3322 |
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Main Authors | , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590%山东里能鲁西矿业有限公司,山东济宁 272000
01.08.2023
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Subjects | |
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ISSN | 0253-9993 |
DOI | 10.13225/j.cnki.jccs.2022.1131 |
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Abstract | TD672; 煤炭开采过程中产生了大量粉尘、水雾等悬浮颗粒,导致图像出现低照度、高尘雾且分布不均匀等降质现象,现有的图像清晰化方法处理效果不理想.提出一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化算法,解决了复杂采煤环境下模型参数(环境光值和透射率)估计不准问题.主要包括3个部分:根据采煤图像尘雾浓度分割图像区域;估计各区域的环境光值与透射率;融合区域参数后,基于大气散射模型恢复清晰图像.首先,通过分析采煤工作面尘雾分布特征,依据图像通道差异、亮度等信息,将采煤工作面尘雾区域分割为浓雾区域和非浓雾区域.然后,采用Max-RGB方法估计出尘雾图像初始光照图,为更好的保留尘雾图像结构信息和边缘信息,对初始光照图进行精细化处理,并利用精细化光照图分别计算出两区域的环境光值;在浓雾区域,依据尘雾浓度及分布特点,采用优化的颜色衰减模型,估计出浓雾区域的透射率;在非浓雾区域,利用暗通道先验以及该区域环境光矩阵,计算出非浓雾区域透射率.最后,对不同区域的环境光矩阵及透射率矩阵进行Alpha融合,并利用引导滤波在保留图像边缘信息的同时对融合过程产生的噪声进行抑制,得到全局的环境光和透射率,代入大气散射模型恢复低照度尘雾图像.为验证本文提出算法的有效性,选取了具有代表性的算法进行对比,试验表明提出算法能有效降低图像中雾的浓度,改善图像照度,保留图像边缘信息,总体性能更佳. |
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AbstractList | TD672; 煤炭开采过程中产生了大量粉尘、水雾等悬浮颗粒,导致图像出现低照度、高尘雾且分布不均匀等降质现象,现有的图像清晰化方法处理效果不理想.提出一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化算法,解决了复杂采煤环境下模型参数(环境光值和透射率)估计不准问题.主要包括3个部分:根据采煤图像尘雾浓度分割图像区域;估计各区域的环境光值与透射率;融合区域参数后,基于大气散射模型恢复清晰图像.首先,通过分析采煤工作面尘雾分布特征,依据图像通道差异、亮度等信息,将采煤工作面尘雾区域分割为浓雾区域和非浓雾区域.然后,采用Max-RGB方法估计出尘雾图像初始光照图,为更好的保留尘雾图像结构信息和边缘信息,对初始光照图进行精细化处理,并利用精细化光照图分别计算出两区域的环境光值;在浓雾区域,依据尘雾浓度及分布特点,采用优化的颜色衰减模型,估计出浓雾区域的透射率;在非浓雾区域,利用暗通道先验以及该区域环境光矩阵,计算出非浓雾区域透射率.最后,对不同区域的环境光矩阵及透射率矩阵进行Alpha融合,并利用引导滤波在保留图像边缘信息的同时对融合过程产生的噪声进行抑制,得到全局的环境光和透射率,代入大气散射模型恢复低照度尘雾图像.为验证本文提出算法的有效性,选取了具有代表性的算法进行对比,试验表明提出算法能有效降低图像中雾的浓度,改善图像照度,保留图像边缘信息,总体性能更佳. |
Author | 任志浩 褚海峰 王毅 赵猛 程学珍 张坤 |
AuthorAffiliation | 山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590%山东里能鲁西矿业有限公司,山东济宁 272000 |
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DOI | 10.13225/j.cnki.jccs.2022.1131 |
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Issue | 8 |
Keywords | atmospheric scattering model alpha fusion 采煤工作面尘雾图像 dust and fog image in coal face 大气散射模型 Alpha融合 区域分割 region segmentation 图像清晰化 image-sharpening |
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PublicationDecade | 2020 |
PublicationTitle | 煤炭学报 |
PublicationTitle_FL | Journal of China Coal Society |
PublicationYear | 2023 |
Publisher | 山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590%山东里能鲁西矿业有限公司,山东济宁 272000 |
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