煤矿井下视频图像增强算法：对比度限幅与反馈函数结合

"一种煤矿井下视频图像增强算法" 本文主要介绍了一种针对煤矿井下视频图像增强的新算法，旨在解决此类图像常见的亮度不均、细节模糊和噪声问题。传统的图像增强方法在处理这类特殊环境下的图像时，往往会导致图像失真、层次不清或处理效率低下。针对这些问题，该算法采取了以下步骤： 1. 预处理阶段：首先，通过加权平均法和中值滤波相结合的方式，对图像进行灰度化和去噪处理。加权平均法有助于平滑图像，减少亮度不均；中值滤波则能够有效地去除椒盐噪声和其他类型的局部噪声，保持图像的边缘清晰。 2. 对比度增强：接下来，利用对比度受限函数对图像的对比度进行限幅增强。这种方法可以确保图像的对比度在增强过程中不会过度，避免图像过曝或过暗，从而保持图像的视觉效果。 3. 层次增强：最后，通过反馈函数调整图像的灰度级，增强图像的层次感。反馈机制可以根据图像的实际状况动态调整每个像素的灰度值，使得图像的层次更加鲜明，细节更易于分辨。 实验结果显示，该算法成功地改善了煤矿井下视频图像的失真情况，使图像层次分明，同时保持了较高的处理速度。这表明该算法在实际应用中具有较好的可行性和实用性，尤其适用于实时监控和安全检测等场景。 文章还提到了相关参考文献，包括杨殿成的《红外检测技术原理及应用》和张恒的《红外目标检测与识别理论与技术研究》，这些文献可能提供了红外成像和目标检测领域的基础理论和技术，对于理解图像处理的背景和应用具有一定的帮助。另外，潘翔鹤等人提出的基于梯度图像帧间差分和背景差分的运动目标检测方法，可能为该图像增强算法提供了相关领域的启发和借鉴。 这篇论文提出的算法是对煤矿井下视频图像处理的重要贡献，它结合了多种处理技术，提高了图像质量和处理效率，对于提升煤矿安全监控系统的性能有着显著的作用。