基于双域分解的矿井下图像增强算法

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.     

基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法

为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题,提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先,将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图,并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节;接着,利用融合技术优化初始传输图,融合不同方法提取的主要结构和精细结构;然后,利用亮通道的暗像素计算逆大气光值;最后,根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失,同时,算法采用图像融合对传输图进行优化,可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明,相比于其他8种算法,该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。     

基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法

为提高矿井混合噪声图像的可观测性,提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像,抑制椒盐噪声对噪声分布的影响,使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像,实施自适应硬阈值收缩降噪,去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后,迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声,直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明,本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声,且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象,有效地降低了矿井图像的噪声.