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基于CLAHE-PCA的矿井低照度图像增强研究

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地下矿山巷道环境往往面临光线不足,难以通过获取其暗通道图像判断岩体剥落等异常情况.针对矿井巷道暗通道图像对比度低的问题,提出了一种基于CLAHE-PCA的图像增强算法.首先使用CLAHE算法将获取的矿井巷道原始暗通道图像做对比度增强处理,然后使用自适应Gamma算法对亮度低的图像予以增加对比度矫正;将矫正后获得的灰度图转为RGB图像,通过PCA对其进行平滑处理,以便更多地还原暗通道图像的细节.以峰值信噪比、结构相似性、平均梯度和信息熵等作为评价指标,对试验结果进行验证.结果表明:该方法能够有效处理低对比度的矿井巷道图像,处理后的图像结构相似性达到 93%,鲁棒性强,同时能够更多地还原图像的细节.
Research on Mine Low Illumination Image Enhancement Based on CLAHE-PCA
The underground mine roadway environment often faces insufficient light,and it is difficult to judge abnormal conditions such as rock mass spalling by obtaining its dark channel image.Aiming at the problem of low contrast of mine tunnel dark channel image,an image enhancement algorithm based on CLAHE-PCA is proposed.Firstly,the CLAHE algorithm is used to enhance the contrast of the original dark channel image of the mine roadway,and then the adaptive Gamma algorithm is used to increase the contrast correction of the low brightness image.The corrected grayscale image is converted into RGB image,and it is smoothed by PCA to restore more details of the dark channel image.The peak signal-to-noise ratio,structural similarity,av-erage gradient and information entropy were used as evaluation indexes to verify the test results.The results show that this method can effectively deal with low contrast mine roadway images,and the structural similarity of the processed images reaches 93%.It has strong robustness and can restore more details of the images.

low illumination imagedark channelimage enhancementadaptive histogram equalization with limited con-trastPCA

苗作华、张立、徐厚友、王梦婷、段宏山、白宇宸、高健铭、周浩

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武汉科技大学资源与环境工程学院,湖北 武汉 430081

冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室,湖北 武汉 430081

中钢武汉安环院绿世纪安全管理顾问有限公司,湖北 武汉 430080

广东省国土资源测绘院,广东 广州 510500

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低照度图像 暗通道 图像增强 限制对比度的自适应直方图均衡化 PCA

国家自然科学基金项目国家自然科学基金项目教育部产学合作协同育人项目

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2024

金属矿山
中钢集团马鞍山矿山研究院 中国金属学会

金属矿山

CSTPCD北大核心
影响因子:0.935
ISSN:1001-1250
年,卷(期):2024.(6)