由于矿井空气粉尘较多且光照不均匀,导致井下视频监控系统获取的图像含有大量噪声且明暗不均,在一定程度上影响了对井下生产状况的实时有效监控。为此,提出了一种改进模糊中值滤波算法。首先设计了一种自适应改进模糊隶属度系数计算方法...由于矿井空气粉尘较多且光照不均匀,导致井下视频监控系统获取的图像含有大量噪声且明暗不均,在一定程度上影响了对井下生产状况的实时有效监控。为此,提出了一种改进模糊中值滤波算法。首先设计了一种自适应改进模糊隶属度系数计算方法,该方法将图像滤波窗口内像素点的灰度最小值、最大值、均值等作为阈值来计算不同像素点灰度值的模糊隶属度系数,克服了经典模糊隶属度系数计算时需设置大量阈值的不足;然后根据模糊隶属度系数进行模糊加权中值滤波,并对滤波后图像的灰度直方图进行了均衡化处理。采用C#语言编写算法运算程序,试验数据为2幅某矿井视频监控图像,试验中引入了模糊中值滤波、加权中值滤波、开关中值滤波等算法进行对比分析,并对各算法的试验结果采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时2个指标进行评价,结果表明:改进模糊中值滤波算法相对于其余3类算法而言不仅去噪效果较优,而且耗时较少,对于批量处理矿井视频监控图像有一定的参考价值。展开更多
矿井视频监控系统的相当一部分图像信息采集传感器处于低照明、高密度粉尘的环境中,导致获取的图像出现忽明忽暗、噪声较多的现象,很大程度上干扰了对井下生产状况的有效监控。为此,将小波阈值去噪算法与非局部均值滤波算法(Non-local m...矿井视频监控系统的相当一部分图像信息采集传感器处于低照明、高密度粉尘的环境中,导致获取的图像出现忽明忽暗、噪声较多的现象,很大程度上干扰了对井下生产状况的有效监控。为此,将小波阈值去噪算法与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering,NLM)相结合,提出了一种井下视频图像去噪算法。该算法对获取的原始矿井视频图像进行单层小波变换,对得到的低频系数和高频系数分别进行如下处理:1将低频系数进行单层小波变换,得到次低频系数1和次高频系数1,对次高频系数1采用改进型小波阈值去噪模型进行噪声抑制后与次低频系数1进行重构,得到低频图像;2将高频系数进行单层小波变换,得到次低频系数2和次高频系数2,对次高频系数2予以舍弃,对次低频系数2采用小波软阈值去噪模型处理后进行系数重构,得到高频图像。对获取的低频、高频图像进行融合,并对融合后的图像进行非局部均值滤波,得到高清晰度的矿井视频图像。采用VB语言对所提算法进行编程试验,并与小波硬阈值去噪模型、小波软阈值去噪模型、非局部均值滤波算法进行试验对比,结果表明:该算法去噪后的矿井视频图像清晰度以及峰值信噪比(Peak singnal noise to ratio,PSNR)、均方根误差(Root mean square error,MSE)等指标明显优于其余3类算法。展开更多
文摘由于矿井空气粉尘较多且光照不均匀,导致井下视频监控系统获取的图像含有大量噪声且明暗不均,在一定程度上影响了对井下生产状况的实时有效监控。为此,提出了一种改进模糊中值滤波算法。首先设计了一种自适应改进模糊隶属度系数计算方法,该方法将图像滤波窗口内像素点的灰度最小值、最大值、均值等作为阈值来计算不同像素点灰度值的模糊隶属度系数,克服了经典模糊隶属度系数计算时需设置大量阈值的不足;然后根据模糊隶属度系数进行模糊加权中值滤波,并对滤波后图像的灰度直方图进行了均衡化处理。采用C#语言编写算法运算程序,试验数据为2幅某矿井视频监控图像,试验中引入了模糊中值滤波、加权中值滤波、开关中值滤波等算法进行对比分析,并对各算法的试验结果采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时2个指标进行评价,结果表明:改进模糊中值滤波算法相对于其余3类算法而言不仅去噪效果较优,而且耗时较少,对于批量处理矿井视频监控图像有一定的参考价值。
文摘矿井视频监控系统的相当一部分图像信息采集传感器处于低照明、高密度粉尘的环境中,导致获取的图像出现忽明忽暗、噪声较多的现象,很大程度上干扰了对井下生产状况的有效监控。为此,将小波阈值去噪算法与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering,NLM)相结合,提出了一种井下视频图像去噪算法。该算法对获取的原始矿井视频图像进行单层小波变换,对得到的低频系数和高频系数分别进行如下处理:1将低频系数进行单层小波变换,得到次低频系数1和次高频系数1,对次高频系数1采用改进型小波阈值去噪模型进行噪声抑制后与次低频系数1进行重构,得到低频图像;2将高频系数进行单层小波变换,得到次低频系数2和次高频系数2,对次高频系数2予以舍弃,对次低频系数2采用小波软阈值去噪模型处理后进行系数重构,得到高频图像。对获取的低频、高频图像进行融合,并对融合后的图像进行非局部均值滤波,得到高清晰度的矿井视频图像。采用VB语言对所提算法进行编程试验,并与小波硬阈值去噪模型、小波软阈值去噪模型、非局部均值滤波算法进行试验对比,结果表明:该算法去噪后的矿井视频图像清晰度以及峰值信噪比(Peak singnal noise to ratio,PSNR)、均方根误差(Root mean square error,MSE)等指标明显优于其余3类算法。
