煤矿视频监控图像滤波新算法：自适应Canny边缘检测与直方图均衡化

"一种新型煤矿视频监控图像滤波算法，针对煤矿视频监控图像存在的噪声强度高和对比度低的问题，提出了结合自适应Canny边缘检测、直方图均衡化、改进的数学形态学滤波以及图像融合技术的滤波算法。通过边缘检测分离图像，直方图均衡化增强对比度，改进的数学形态学滤波处理非边缘图像，最后通过加权融合优化整体图像质量。实验证明，该算法相对于小波阈值法和经典数学形态学滤波有更优的滤波效果。" 在煤矿视频监控领域，图像的质量对于识别、分析和预警至关重要。由于环境条件恶劣，煤矿监控图像常常受到高噪声和低对比度的影响，这使得图像处理变得复杂。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新型的图像滤波算法，旨在提升图像清晰度和可读性。 首先，算法采用自适应Canny算子进行边缘检测。Canny算子是一种经典的多级边缘检测方法，它能够有效地检测图像中的边缘，并减少假边缘的出现。通过自适应调整阈值，算法能更好地适应煤矿环境下的噪声水平，准确地分离出图像的边缘部分和非边缘部分。 其次，为了强化边缘图像的特征并提升对比度，算法在边缘图像上应用了直方图均衡化技术。直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它可以扩展图像的灰度级分布，使得图像的亮部和暗部细节更加明显，从而增强图像的整体对比度。 接下来，针对非边缘图像，算法对经典数学形态学滤波进行了改进。数学形态学滤波常用于消除噪声、平滑图像和提取结构信息，但原始算法可能无法有效处理煤矿图像的高噪声环境。通过精心设计滤波器结构和结构元素，算法能更有效地滤除非边缘区域的噪声，同时保持图像细节。 最后，算法将处理过的边缘图像和非边缘图像进行加权融合。这种融合机制考虑了边缘和非边缘图像的特点，通过合理的权重分配，既保持了边缘的清晰度，又确保了非边缘区域的平滑，从而得到整体质量更高的图像。 实验结果显示，与传统的小波阈值法和经典数学形态学滤波算法相比，这种新型算法在煤矿视频监控图像的滤波效果上有显著优势。这意味着在实际应用中，这种算法能提供更清晰、更准确的图像信息，有助于提高煤矿的安全监控和管理效率。