煤矿视频监控中雾尘图像的去雾除尘与同步噪声消除算法

"煤矿智能视频监控中雾尘图像的清晰化研究" 在煤矿智能视频监控领域，由于环境条件恶劣，图像常常受到雾尘的影响，并伴杂着各种随机噪声，导致图像质量下降，严重影响后续的图像处理任务。针对这一问题，研究人员提出了一种结合暗原色先验知识与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。 首先，该算法基于大气散射的物理模型，推导建立了煤矿雾尘图像的退化模型。这一模型能够描述因雾尘和噪声导致的图像质量损失。在此基础上，利用暗原色先验理论，设计了一种方法来估计图像中的大气光和粗略透射率。暗原色先验假设认为在图像中存在部分区域的色彩接近原始无雾状态，这些区域的颜色可以作为估算大气光和透射率的参考。 接着，为了得到更精确的透射率图，研究者分析了粗略透射率图的优化需求以及双边滤波器的特性。双边滤波器在保持边缘锐利的同时能有效平滑图像，因此被引入到算法中，通过联合双边滤波器快速获取精细的透射率图。 然后，根据图像退化模型，构建了一个正则化目标函数，通过求解这个函数，可以得到一个转换图像。接下来，对转换图像进行高斯双边滤波，以此来进一步恢复图像细节并同步去除噪声。高斯双边滤波器在保留图像结构信息的同时，具有良好的噪声抑制能力。 实验结果显示，所提出的算法在去雾和去噪效果上表现优秀，与现有的去雾算法相比，其计算效率显著提高，同时恢复的图像质量满足煤矿智能视频监控环境的需求。该算法的成功应用有助于提升煤矿视频监控系统的智能化水平和图像处理性能，从而提高煤矿的安全监控能力。 关键词：雾尘图像复原；同步去噪；暗原色先验；双边滤波 该研究工作得到了国家自然科学基金的支持，对于改善煤矿环境下的视频监控效果，提升监控系统的实时性和准确性具有重要的理论和实践意义。