為解決礦井下復雜光照條件導致視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的圖像降質(zhì)問題,提出基于自適應(yīng)小波變換的煤礦降質(zhì)圖像模糊增強算法。首先,通過多尺度小波分解將礦井降質(zhì)圖像分解為低頻子圖和不同尺度的高頻子圖,采用貝葉斯估計的小波收縮閾值方法,自適應(yīng)調(diào)整不同尺度下高頻子圖的小波閾值;其次,設(shè)計了引入自適應(yīng)權(quán)值因子和自適應(yīng)增強系數(shù)的自適應(yīng)小波閾值函數(shù),在保持了閾值函數(shù)連續(xù)性的同時也能夠避免產(chǎn)生固定偏差,從而實現(xiàn)了對不同尺度下高頻子圖的收縮閾值濾波和非線性增強;接著,采用雙邊濾波算法估計并去除低頻子圖中的照度分量,并對處理后的低頻子圖和各尺度高頻子圖進行小波重構(gòu),獲取增強后的小波重構(gòu)圖像;最后,采用改進的隸屬度函數(shù)和模糊增強算子對小波重構(gòu)圖像的亮度分量進行調(diào)整,得到最終增強圖像。采用主觀視覺和客觀評價指標對降質(zhì)圖像增強實驗進行分析驗證,實驗結(jié)果表明:所述算法具有最優(yōu)的圖像增強效果,能夠有效抑制圖像噪聲、增強圖像細節(jié)特征、降低圖像失真、改善降質(zhì)圖像視覺效果,且克服了傳統(tǒng)圖像增強算法在礦井復雜光照條件下的局限性,具有較強的魯棒性。其綜合性能指標較CLAHE,SSR,MSR,BF-DCP,DGR,MSWT及PGCHE七種算...

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