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矿井复杂环境视频监控图像增强算法研究 矿井复杂环境视频监控图像增强算法研究 摘要: 随着科技的不断进步,矿井成为了许多国家和地区的重要资源,也成为了重要的经济支柱。然而,矿井环境的复杂性与危险性也给矿工的工作带来了极大的风险。为了提高矿井工作环境的安全性和可视化程度,矿井监控系统得以发展。然而,由于矿井环境的特殊性,图像质量常常受到限制,妨碍了监控系统的有效性。因此,本文旨在研究矿井复杂环境下的视频图像增强算法,以改善监控系统的图像质量和可视化效果。 1.引言 矿井被广泛应用于采矿、工程施工和地下建设等领域。然而,矿井环境的特殊性使得监控系统的图像质量经常受限,包括低光照、强光、尘埃和烟尘等因素的干扰。这些因素严重影响了监控系统的效果和可靠性。因此,研究矿井复杂环境下的视频图像增强算法变得非常重要。 2.矿井复杂环境下的图像增强问题 2.1低光照 矿井通常位于地下,光照较弱,这导致了图像质量的下降。低光照条件下,图像的细节和纹理难以捕捉,导致图像模糊和低对比度。 2.2强光 矿井环境中常常伴随着强光照射,例如矿灯、车灯等。强光条件下,图像易出现过曝现象,使得图像失真严重,无法提供有效信息。 2.3尘埃和烟尘 在矿井环境中,尘埃和烟尘是常见的因素。它们会形成悬浮物,进一步消耗光线,使得图像的清晰度和对比度降低。 3.矿井复杂环境下的图像增强算法研究 3.1基于直方图均衡的算法 直方图均衡是最简单的图像增强方法之一。该算法通过对图像的亮度进行自适应调整,以增强原始图像的对比度。然而,直方图均衡算法在处理矿井环境下的图像时,会出现细节丢失和对比度不平衡的问题。 3.2基于模糊理论的算法 模糊理论可以有效地处理低对比度和模糊图像。该算法通过模糊操作使得图像的细节更加清晰明确。然而,在矿井环境下,模糊理论的应用可能会导致图像过度模糊,丧失一些重要信息。 3.3基于深度学习的算法 深度学习是近年来兴起的一种强大的图像处理方法。通过训练大量的图像数据,深度学习算法可以提取图像的高级特征,并进行图像增强。在矿井环境下,深度学习算法可以通过学习矿井图像的特点,改善图像的质量和对比度。 4.实验结果及分析 通过对比不同的图像增强算法在矿井环境下的实验结果,可以发现基于深度学习的算法相比于其他算法具有更好的图像增强效果。深度学习算法能够有效地提取矿井图像的特征,而不受低光照、强光和尘埃烟尘等因素的干扰。 5.结论 本文研究了矿井复杂环境下的视频图像增强算法。通过实验结果分析,基于深度学习的算法在矿井环境下的图像增强中具有良好的效果。然而,仍有一些问题需要进一步研究,例如噪声去除和快速算法的设计等。希望本文能为矿井监控系统的改进和发展提供一些参考。 参考文献: [1]Kulasikova,K.,&Wilde,M.(2019).Miningindustryandenvironmentalmonitoring.JournalofCivilEngineeringandManagement,25(4),318-326. [2]Li,Y.,Lu,Z.,Xue,Y.,Liu,Y.,&Tian,L.(2020).Imageenhancementbasedonfuzzytheoryforcoalmineenvironment.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,96,103947. [3]Ren,W.,etal.(2021).Deeplearningforimageenhancement:Acomprehensivereview.Neurocomputing,435,332-350.

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