[发明专利]基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法

说明书

本发明公开了一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法，其包括如下步骤：依据图像通道差异以及亮度信息，将采煤工作面尘雾图像中的尘雾区域分割为浓雾区域和非浓雾区域；采用Max‑RGB方法估计出采煤工作面尘雾图像的初始光照图，并对初始光照图进行精细化处理，得到全局光照图；在浓雾区域采用优化的颜色衰减模型估计出浓雾区域的透射率值；在非浓雾区域利用暗通道先验以及该区域环境光计算出非浓雾区域透射率值；利用全局光照图分别计算出浓雾区域和非浓雾区域的环境光值；对不同区域的环境光及透射率进行Alpha融合；将全局的环境光值和透射率值代入大气散射模型恢复低照度尘雾图像。本发明有效地解决了大气散射模型参数估计难的问题。

技术领域

本发明属于煤矿井下图像清晰化技术领域，特别涉及一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法。

背景技术

目前针对单幅图像去雾、除尘方法的研究主要分为两个方向：一是基于图像增强技术的去雾方法；二是基于图像复原技术的去雾方法。基于增强技术的去雾方法发展最快，其去雾思路十分直观，即通过消除图像中干扰信息的影响，通过对图像对比度、亮度等信息进行恢复，进而提高图像整体的视觉效果。比较经典的方法有，依据图像直方图的分布特征进行去雾的直方图均衡化方法、利用色彩恒常性理论进行去雾的Retinex方法、结合图像灰度变化和频率信息进行去雾的同态滤波方法和根据图像空间分布特征和频域特征进行去雾的小波变换方法等。但该类方法没有建立真实场景下的成雾模型，忽视了尘雾条件下图像降质的机理，未能实现真正物理意义上的图像去雾；而基于尘雾条件下成像物理模型的图像复原方法，利用大气散射模型，分析图像降质产生的原因，从而实现真正意义上的图像去雾。

因此，基于图像复原技术的去雾方法具有清晰的数学模型，从尘雾图像的本质出发，使最终得到的去雾图像视觉效果更加自然，去雾效果也更加明显。由于大气散射模型完全是根据物理模型推导而来，相对于图像增强的方法，具有内在的优越性。目前，基于图像复原的去雾方法主要有：(1)基于求解偏微分方程的去雾方法，通过提取图像的特征信息和光照信息，对图像整体或局部特征建立对应的能量模型，从而得到反映图像内在特征的偏微分方程，通过求解此方程，得到图像场景深度或梯度等参数，从而完成图像去雾的任务；(2)基于深度估计的去雾方法，该方法通过图像景深估计方法获取图像的深度信息，从而估计出大气散射模型的相关参数，得到去雾后的图像；(3)基于先验信息的去雾方法，利用一些有雾图像的特征等先验知识，进一步估计出大气散射模型中的参数，并恢复出无雾图像。

由于井下环境亮度更低、雾气更浓、光照更不均匀，因此，去雾难度也大大提高。目前针对井下尘雾图像清晰化处理的方法主要有：(1)基于大气散射模型和主成分分析的清晰化方法，基于大气散射模型和暗通道先验，利用主成分分析法对图像信息进行加权处理，从而估计出大气光值，实现了矿井下图像的清晰化处理。(2)基于对比度增强的井下有雾图像清晰化方法，通过提高尘雾图像的对比度、亮度等特征，在一定程度上提高了复原图像的信息熵。(3)基于大气散射模型和全变差正则化的图像清晰化方法，利用全变差正则化对初始透射率矩阵进行平滑，并得到精细透射率，从而根据大气散射模型恢复出清晰图像。

由于采煤工作面的开采活动，监控视频图像会产生低照度、光照不均、高尘雾且分布不均等降质现象，不利于煤矿安全生产，难以实现设备操作人员远程操控、智能视频识别技术的运用等，采煤工作面图像清晰化工作尤为重要。然而采煤工作面具有环境复杂，作业区域光照不均匀，尘雾密集且介质分布不均匀，因此，目前的方法对采煤工作面尘雾图像进行清晰化处理时效果并不理想，大气散射模型中的环境光值和透射率参数估计成为难点问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法，该方法依据井下尘雾图像亮度、通道差异等信息，将尘雾图像分割为浓雾和非浓雾区域，结合不同区域图像特征，分别求取各区域的大气散射模型参数，并进行融合得到全局模型参数，解决了复杂采煤环境下模型的参数估计不准的技术问题。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：