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煤矿井下雾尘图像清晰化算法

吴开兴 张琳 李丽宏

吴开兴,张琳,李丽宏.煤矿井下雾尘图像清晰化算法[J].工矿自动化,2018,44(3):70-75..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017100078
引用本文: 吴开兴,张琳,李丽宏.煤矿井下雾尘图像清晰化算法[J].工矿自动化,2018,44(3):70-75..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017100078
WU Kaixing, ZHANG Lin, LI Lihong. Sharpening algorithm for underground images with fog and dust[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(3): 70-75. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017100078
Citation: WU Kaixing, ZHANG Lin, LI Lihong. Sharpening algorithm for underground images with fog and dust[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(3): 70-75. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017100078

煤矿井下雾尘图像清晰化算法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017100078
基金项目: 

河北省教育厅项目(ZD2014081)

河北省自然科学基金资助项目(F2015402150)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Sharpening algorithm for underground images with fog and dust

  • 摘要: 针对由于煤矿井下环境存在大量煤尘、水雾,监控图像出现模糊、退化现象的问题,提出一种基于暗原色原理和主成分分析的煤矿井下雾尘图像清晰化算法。该算法基于大气散射模型,根据暗原色原理计算透射率;用主成分分析法得出能够充分反映雾尘图像信息的亮度、饱和度及对比度,通过对这些指标进行加权处理来计算大气光值,实现了对煤矿井下雾尘图像的清晰化处理。仿真结果表明,该算法可较大程度地还原图像细节,并保持图像的真实性和结构完整性,实时性较好。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-03-10

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