煤炭科学技术

作者：王媛彬, 何东阳, 樊红卫, 王旭, 贺文卿, 闫昭旭, 李千禧,

关键词：Retinex理论, 快速双边滤波, HSV空间, 双伽马校正函数, 小波变换,

受煤矿井下复杂地质环境和人造光源布置不均的影响，井下监控视频图像容易出现照度不均、细节丢失、对比度低等问题，而现有算法在增强过程中容易出现颜色失真、光晕伪影等不足。鉴于此，提出一种基于多尺度快速双边滤波和小波变换的矿井图像增强算法。首先，采用同态滤波对矿井图像做初步增强后转换到HSV空间，此时保持色调分量不变，建立多尺度快速双边滤波，从亮度分量中提取光照分量，同时构造双伽马校正函数对光照分量进行增强；其次，基于Retinex理论，计算反射分量，并采用限制对比度自适应直方图均衡化算法(CLAHE)和灰度调整函数对反射分量进行增强；然后，使用小波变换融合光照分量和反射分量，得到增强的亮度分量，另设计饱和度修正函数矫正饱和度分量，提高矿井图像的色彩饱和度；最后，将色调分量和增强的亮度分量、饱和度分量融合，并从HSV空间转换回RGB空间。结果表明：对比BPDHE、CLAHE、NPE、SRIE、BIMEF和PnPRetinex算法，研究提出的算法处理后的矿井图像在均值、平均梯度、标准差、信息熵和空间频率方面分别提高了25.31%、42.75%、9.59%、1.60%、41.26%，研究提出的算法能有效增强矿井图像的照度、细节和对比度，同时减少光晕伪影、颜色失真等现象。在提取光照分量时，多尺度快速双边滤波相比于经典双边滤波运行速度平均提高了87.29%。应用YOLOV8检测增强后的矿井工人图像，其平均检测精度达到了90%，相较于原始图像平均提高了40%，这有效提升了智能检测的准确度。

来源：2025年第10期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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