井下视频监控图像增强：二维伽马函数与引导滤波结合的新方法

"王诚聪,刘亚静.矿井复杂环境视频监控图像增强算法研究[J].煤炭工程,2021,53(4):147-151." 本文主要探讨的是在矿井这种复杂环境下，如何改善视频监控图像的质量。由于井下环境通常存在低亮度、高粉尘的情况，导致监控视频图像出现光照不均和模糊不清的问题。为解决这一问题，作者提出了一种基于二维伽马函数的图像增强算法。 首先，该算法利用引导滤波技术来提取图像的光照分量。引导滤波器是一种边缘保持性滤波器，它能够在平滑图像的同时，尽可能地保留图像的边缘信息，避免因滤波过程导致的细节损失。通过引导滤波，可以有效地分离出光照变化部分，这对于后续的图像增强至关重要。 接下来，采用二维伽马函数对提取出的光照分量进行自适应调整。二维伽马校正是图像处理中常用的一种非线性变换方法，能够根据图像的局部特性调整亮度，提升图像的整体视觉效果。通过自适应地调整伽马值，算法能够更好地适应井下环境的光照变化，使得图像的亮部和暗部细节更加清晰。 然后，为了进一步提升图像的对比度，该算法结合了基于受限自适应的直方图均衡化技术。直方图均衡化是提高图像对比度的经典方法，但在此基础上加入“受限”和“自适应”的条件，可以根据图像的具体情况动态调整，防止过度增强导致的噪声放大，同时增强图像的有用信息。 实验结果表明，所提出的算法在视觉效果、信息熵、平均梯度和标准差等多个评价指标上均优于传统的图像增强算法。这表明新算法不仅能够显著提高图像的清晰度和信息量，还能有效地减轻光照不均匀和粉尘对图像质量的影响，从而改善矿井视频监控的整体视觉效果。 该研究为矿井复杂环境下的视频监控提供了有效的图像处理解决方案，有助于提升井下安全监控的效率和准确性。未来的研究可能进一步探索如何将这种方法应用于实时监控系统，以实现实时的图像增强和分析。