[发明专利]一种恶劣环境下的高炉料面图像复原方法及系统在审
申请号: | 202210002581.7 | 申请日: | 2022-01-04 |
公开(公告)号: | CN114549339A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 蒋朝辉;李阳哲;易遵辉;桂卫华;潘冬 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136 |
代理公司: | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人: | 马家骏 |
地址: | 410000 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 恶劣 环境 炉料 图像 复原 方法 系统 | ||
1.一种恶劣环境下的高炉料面图像复原方法,其特征在于,所述方法包括:
根据光线在粉尘介质中的辐射传输方程,建立高炉料面物理成像模型,所述高炉料面物理成像模型包括粉尘层和强光层,其中所述粉尘层包含料面信息且呈现均匀光照分布和受粉尘散射影响,所述强光层不包含料面信息且呈现非均匀光照分布;
去除所述高炉料面物理成像模型中的强光层,获得第一高炉料面图像,所述第一高炉料面图像具体为不受强光源干扰的粉尘环境中的高炉料面图像;
基于所述第一高炉料面图像,对高炉料面图像进行复原,获得清晰的高炉料面图像。
2.根据权利要求1所述的恶劣环境下的高炉料面图像复原方法,其特征在于,根据光线在粉尘介质中的辐射传输方程,建立高炉料面物理成像模型包括:
根据光线在粉尘介质中的辐射传输方程,建立粉尘散射模型,且所述粉尘散射模型的具体公式为:
I=Id+Ie=I0e-τ(1+λτ)+A(1-e-τ),
其中,I为图像传感器接收的总光强,Id为直接传输光强,Ie为环境光强,I0为原始强度,λ为散射相函数常数,且p(0,0)为散射相函数,τ为光学厚度,A为环境照明光;
根据粉尘散射模型,建立粉尘环境中的图像退化模型,且所述图像退化模型的具体公式为:
I(x,y)=B(x,y)t(x,y)(1+λτ)+E(x,y)(1-t(x,y)),
其中,I(x,y)为受强光源干扰的粉尘环境中的高炉料面图像,B(x,y)为清晰的高炉料面图像,E(x,y)为环境光,t(x,y)为介质透射率,且t(x,y)=e-τ,τ为光学厚度,λ为散射相函数常数,且p(0,0)为散射相函数;
在粉尘环境中的图像退化模型中加入强光源干扰项,建立高炉料面物理成像模型,且所述高炉料面物理成像模型的具体公式为:
I(x,y)=B(x,y)t(x,y)(1+λτ)+(E(x,y)+EL(x,y))(1-t(x,y)),
其中,EL(x,y)为强光源干扰项。
3.根据权利要求2所述的恶劣环境下的高炉料面图像复原方法,其特征在于,去除所述高炉料面物理成像模型中的强光层,获得第一高炉料面图像包括:
S1:定义二维高斯函数:
其中,G(x,y,σ)为二维高斯函数,σ为尺度因子,x,y为图像像素坐标;
S2:将二维高斯函数与输入的受强光源干扰的粉尘环境中的高炉料面图像I(x,y)做卷积运算,获得一个高斯尺度空间:
Li(x,y,σi)=G(x,y,σi)*I(x,y),
其中,Li(x,y,σi)为高斯尺度空间中的第i层图像,σi为第i层的尺度因子,G(x,y,σi)为第i层的二维高斯函数,且σi=kσi-1,k1,i=1,2,3...;
S3:计算高斯尺度空间中相邻两层图像的平均差值,具体计算公式为:
其中,△i为高斯尺度空间中第i+1层图像与第i层图像的平均差值,Li+1(x,y,σi+1)为第i+1层图像,Li(x,y,σi)为第i层图像,M×N为图像尺寸;
S4:设定阈值ξ,随着尺度因子有规律增大,图像愈加趋近于平滑,也愈加趋近于强光源的光照分布,因此相邻两层图像的平均差值也逐渐变小,当△i小于阈值ξ时,高斯尺度空间停止创建;
S5:将此时的Li(x,y,σi)作为高炉料面图像的强光层L(x,y),最后计算分离出强光层后的粉尘层,获得第一高炉料面图像,即不受强光源干扰的粉尘环境中的高炉料面图像,具体计算公式为:
F(x,y)=I(x,y)-L(x,y)。
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