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基于双域分解的矿井下图像增强算法
引用本文:田子建,王满利,吴君,桂伟峰,王文清.基于双域分解的矿井下图像增强算法[J].光子学报,2019,48(5):101-113.
作者姓名:田子建  王满利  吴君  桂伟峰  王文清
作者单位:中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083;河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作,454000;河南理工大学 物理与电子信息学院,河南 焦作,454000;北京工业职业技术学院,北京,100042
基金项目:国家自然科学基金;北京工业职业技术学院重点项目;北京工业职业技术学院重点项目
摘    要: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.

关 键 词:图像增强  图像分解  图像去雾  图像降噪  图像重构

Mine Image Enhancement Algorithm Based on Dual Domain Decomposition
TIAN Zi-jian,WANG Man-li,WU Jun,GUI Wei-feng,WANG Wen-qing.Mine Image Enhancement Algorithm Based on Dual Domain Decomposition[J].Acta Photonica Sinica,2019,48(5):101-113.
Authors:TIAN Zi-jian  WANG Man-li  WU Jun  GUI Wei-feng  WANG Wen-qing
Institution:(School of Mechanical Electronic & Information Engineering,China University of Mining & Technology,Beijing 100083,China;School of Physics &Electronic Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo,Henan 454000,China;Beijing Polytechnic College,Beijing 100042,China)
Abstract:TIAN Zi-jian;WANG Man-li;WU Jun;GUI Wei-feng;WANG Wen-qing(School of Mechanical Electronic & Information Engineering,China University of Mining & Technology,Beijing 100083,China;School of Physics &Electronic Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo,Henan 454000,China;Beijing Polytechnic College,Beijing 100042,China)
Keywords:Image enhancement  Image decomposition  Image dehazing  Image denoising  Image reconstruction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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