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基于自适应光照估计的Retinex-Net矿井图像增强算法
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作者 田丰 陈婷婷 刘晓佩 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第7期234-248,共15页
随着煤矿智能化建设的逐步推进,智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响,视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题,导致煤矿井下视频监控视觉效果差,极大... 随着煤矿智能化建设的逐步推进,智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响,视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题,导致煤矿井下视频监控视觉效果差,极大影响了后续图像分析与智能决策。因此,研究煤矿井下图像增强方法具有重要意义。针对非均匀照明下井下图像出现的局部区域亮度低和细节特征缺失的问题,提出了一种基于自适应估计的改进Retinex-Net井下图像增强算法。设计了分解网络来分离图像的照度分量和反射分量;在反射分量处理中,引入了融合通道和空间注意力的注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module),进一步提升图像的细节和对比度,使图像更加清晰;在光照估计网络中构建渐进式的光照优化过程,通过多个网络层的级联,逐步优化光照分量的估计,引入了自校准模块,能够自动调整光照分量的估计值,使其更加接近真实的光照条件,最后将优化后的照度分量和反射分量结合,得到增强后的井下图像。基于自建井下图像数据集,改进算法较其他算法,其平均梯度、峰值信噪比、结构相似性、信息熵分别提高了25%、17%、24%、8%。试验结果表明,该算法能有效地提高光照不均匀照明中暗区域的图像亮度,增加图像细节信息,提高图像质量。 展开更多
关键词 煤矿图像增强 RETINEX理论 注意力机制 自适应光照估计
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基于灰狼优化算法的引导滤波煤矿井下图像增强
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作者 韩雷 《工矿自动化》 北大核心 2025年第S1期149-151,共3页
煤矿井下视频监控系统受井下复杂环境的影响,采集的图像会出现信息量不足的问题。提出一种基于灰狼优化算法的引导滤波矿井下图像增强方法。针对引导滤波虽然可对井下图像进行增强,但由于其自身参数盒滤波半径与正则化因子取值的不同,... 煤矿井下视频监控系统受井下复杂环境的影响,采集的图像会出现信息量不足的问题。提出一种基于灰狼优化算法的引导滤波矿井下图像增强方法。针对引导滤波虽然可对井下图像进行增强,但由于其自身参数盒滤波半径与正则化因子取值的不同,导致图像过增强的问题,引入灰狼优化算法对引导滤波参数进行自适应提取,确保图像增强效果达到最优。实验结果表明,基于灰狼优化算法的引导滤波井下图像增强方法克服了单尺度Retinex(SSR)处理的井下图像出现“泛白”及多尺度Retinex(MSR)处理的井下图像出现颜色失真的问题,具有较高的图像信息量。 展开更多
关键词 煤矿井下图像增强 灰狼优化 引导滤波 滤波半径 正则化因子
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