改进的负片修正算法：煤矿尘雾图像清晰化

"基于负片修正的煤矿尘雾图像清晰化算法" 在煤矿安全生产中，视频监控系统发挥着至关重要的作用，能实时传输井下作业情况，帮助管理者做出决策。然而，由于井下环境恶劣，充满粉尘和水雾，导致监控图像质量严重下降，对比度和色彩饱和度降低，影响了图像的分析与应用。为了改善这一问题，研究人员已经提出了多种尘雾图像清晰化算法。 现有的尘雾图像清晰化算法主要分为两类：基于模型的去雾方法和基于图像增强的去雾方法。基于模型的方法如深度信息法、变分框架法、融合策略法和Bayesian方法，它们试图估计大气光和传输矩阵来恢复清晰图像。而基于图像增强的方法则侧重于色彩恢复和对比度增强，例如Retinex算法、自动颜色均衡化、白平衡、全局增强算法、负片修正算法和同态滤波等。 针对煤矿尘雾图像的特性，尤其是大多数图像为单通道灰度图像，传统的暗通道先验方法并不适用。因此，一种改进的基于负片修正的尘雾图像清晰化算法被提出。此算法针对原有负片修正方法造成的光环效应问题，通过建立参数之间的精细映射关系，有效地抑制了光环效应，提高了图像复原的质量。 考虑到复原图像可能存在的低亮度问题，该算法还引入了伽马校正步骤，以提升图像的亮度，使最终得到的清晰化图像更加接近真实场景，色彩更饱和，信息量更丰富。与传统的尘雾图像去雾算法相比，该算法在处理煤矿尘雾图像时表现出了更好的性能和效果，能够更有效地恢复图像的细节和真实色彩，对于煤矿井下监控图像的分析和利用具有显著优势。 总结来说，这项工作提供了一种针对煤矿环境特殊性的图像清晰化解决方案，通过改进负片修正算法，减少了光环效应，并结合伽马校正，提高了图像的可读性和实用性，对于提升煤矿安全监控系统的效能具有重要意义。