矿井下图像拼接：Retinex增强与SURF算法提升

本研究论文探讨了一种结合Retinex增强技术的井下图像拼接方法，其主要目的是在复杂且光照条件恶劣的矿井环境中，通过优化特征点检测和匹配，以实现更有效的图像拼接，从而监控矿井下的生产活动。论文由王焱和熊飞雪两位作者共同完成，发表于2015年2月的《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》第34卷第2期。 首先，研究者采用了局部双边滤波算法对地下矿井图像进行预处理，这有助于增强图像的质量，减少噪声影响，使得后续的特征提取更加精确。他们利用近似的Hessian矩阵来估计图像的局部梯度信息，结合框状滤波器来定位可能的特征点，这些点是图像拼接的关键。 接着，通过计算特征点的描述子向量，如加速稳健特征算法(SURF)所生成的描述符，作者提出了一种策略，即使用最近距离比次近距离的匹配算法来配对特征点。这种方法提高了匹配的准确性，避免了因光照变化或噪声引起的误匹配问题。为了进一步提升匹配的可靠性，研究人员引入了RANSAC（随机采样一致性）算法，用来检测并剔除可能的异常匹配点。 图像特征点匹配确定后，论文作者通过计算这些特征点的几何关系，获得了图像之间的变换矩阵。他们选择线性渐变融合方法来进行图像融合，这种方法能保证拼接后的图像在视觉效果和细节保留方面达到较好的平衡。 研究结果显示，通过Retinex增强和上述策略，图像中的特征点数量显著增加，而SURF算法在拼接任务中的效率也有了显著提升。这不仅提高了匹配的精度，还加快了拼接的速度，对于实时监控矿井生产状况具有重要意义。 论文的关键技术领域包括图像拼接、图像增强、图像融合以及加速稳健特征算法（SURF）的应用。研究结果对于提升井下环境下的计算机视觉技术，特别是矿井安全监控有着实际价值，并符合"行业研究"的标签。中图分类号 TP391 指定了该研究属于信息技术中的图像处理和计算机视觉部分，文献标志码 A 表示文章具有较高的学术价值。