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金属矿山 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (6): 165-.

• 机电与自动化 • 上一篇    下一篇

基于CLAHE-PCA 的矿井低照度图像增强研究

苗作华1,2 张 立1 徐厚友3 王梦婷3 段宏山4   

  1. 1. 武汉科技大学资源与环境工程学院,湖北 武汉 430081;2. 冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430081;3. 中钢武汉安环院绿世纪安全管理顾问有限公司,湖北 武汉 430080; 4. 广东省国土资源测绘院,广东 广州 510500
  • 出版日期:2024-06-17 发布日期:2024-07-14

Research on Mine Low Illumination Image Enhancement Based on CLAHE-PCA

MIAO Zuohua1,2 ZHANG Li1 XU Houyou3 WANG Mengting3 DUAN Hongshan4   

  • Online:2024-06-17 Published:2024-07-14

摘要: 地下矿山巷道环境往往面临光线不足,难以通过获取其暗通道图像判断岩体剥落等异常情况。针对矿 井巷道暗通道图像对比度低的问题,提出了一种基于CLAHE-PCA 的图像增强算法。首先使用CLAHE 算法将获取的 矿井巷道原始暗通道图像做对比度增强处理,然后使用自适应Gamma 算法对亮度低的图像予以增加对比度矫正;将 矫正后获得的灰度图转为RGB 图像,通过PCA 对其进行平滑处理,以便更多地还原暗通道图像的细节。以峰值信噪 比、结构相似性、平均梯度和信息熵等作为评价指标,对试验结果进行验证。结果表明:该方法能够有效处理低对比度 的矿井巷道图像,处理后的图像结构相似性达到93%,鲁棒性强,同时能够更多地还原图像的细节。

关键词: 低照度图像 暗通道 图像增强 限制对比度的自适应直方图均衡化 PCA