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针对煤矿掘进工作面视频光照较低、亮度不均、纹理模糊、噪声较多等问题,提出一种煤矿掘进工作面低照度视频增强算法。首先,利用卷积的可分离性将视频图像进行一维水平卷积与垂直卷积,再利用完美反射法实现视频图像自动白平衡,并使用图像混合增强技术提高视频图像整体亮度。然后,基于大气散射模型与暗通道先验方法,通过递归分割将图像分割为高光区、中间调和暗调区,并求取对应区间通道像素最大值,将其3者均值作为大气光照估计值,引入调节因子对透射率进行调整优化,并使用拉普拉斯锐化操作,增加图像高频成分、抑制图像低频成分,提高图像对比度。最后,基于改进的大气散射模型对掘进工作面低照度视频进行去雾处理。实验结果表明,视频增强算法能够对煤矿掘进工作面低照度视频进行实时增强、去雾处理,避免了视频图像暗淡、失真、模糊和突变等问题。相较于Retinex算法、ALTM算法和暗通道先验算法,视频增强算法大幅度提高了视频图像的信息熵、标准差和平均梯度,且具有较好的实时处理速度,能够为掘进工作面视频的目标识别、目标跟踪、目标监测和图像分割等后续处理提供优质、可靠的支撑。   相似文献   
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