【摘 要】
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为提高矿井下图像的对比度,并同步地抑制图像的雾尘和噪声,提出一种基于双域分解的矿井下图像增强算法。首先,采用双边滤波器将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次,采用
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,河南理工大学物理与电子信息学院,北京工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51674269);北京工业职业技术学院重点课题(Nos.bgzykyz201605,bgzyky201780z)~~
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为提高矿井下图像的对比度,并同步地抑制图像的雾尘和噪声,提出一种基于双域分解的矿井下图像增强算法。首先,采用双边滤波器将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次,采用快速暗原色去雾算法和Gamma变换,实现低频图像的去雾和对比度提高;接着,采用非下采样Shearlet变换和二阶微分算子,实现高频图像降噪和增强;最后,将增强的低频、高频图像合成基础增强图像,并抑制粉尘散射模糊和过曝光白色伪影,得到最终增强图像。实验表明,该方法不仅能有效提高矿井下图像的对比度,还能有效抑制图像的雾气和噪声,具有广泛的应用前景。
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