基于自适应小波变换的煤矿降质图像模糊增强算法

范伟强，刘 毅

(中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院，北京 100083)

煤矿视频监控系统对提高煤矿安全生产管理水平，促进矿山智能化发展至关重要[1]，如:规范矿工操作流程、落实领导带班考勤、人员实时位置测定等[2-4]。但煤矿井下视频监控图像易受人工光源照度不均，生产过程中粉尘量大[5]，喷雾降尘设施导致的空气湿度高等环境因素影响。这些因素导致摄像机的成像质量严重下降[6]，主要表现为图像呈现大量暗区域，以及部分高亮区域，其中暗区域使图像轮廓模糊不清，细节特征丢失，视觉效果差;高亮区域使图像的光晕现象明显，并导致图像对比度和信噪比下降等，从而制约了视频监控系统的智能化发展。为了更好地呈现煤矿井下场景信息，突出图像纹理和边缘特征，提高图像的视觉效果，促进视频监控系统在煤矿安全生产和矿山智能化方面的应用，对其低照度、光照不均、低信噪比的煤矿监控图像进行增强具有重要意义。

目前，针对矿井降质图像的增强算法主要包括:

(1)基于光学成像原理的图像复原算法[7-8]。矿井降质图像受到光的散射影响，可以采用基于暗原色先验(Dark Channel Prior，DCP)和大气散射模型的图像处理算法对矿井降质图像增强。但该类算法对降质图像的亮度改善效果较差，且增强过程中忽略了噪声对降质图像的影响。

(2)基于空域变换的图像增强算法[9-11]。通过直方图均衡化(Histogram Equalization，HE)，线性、非线性等灰度变换函数，以及改进的空域变换函数对像素进行调整，实现对降质图像的增强。……