关键词:
矿井红外图像
改进Retinex
分数阶微分
图像增强
摘要:
矿井红外图像增强是提高井下工作环境安全性和可视化监控能力的关键技术之一。然而,由于井下光照复杂、红外图像质量较差等因素,现有算法在增强效果和细节保留方面存在不足。为此,提出了基于改进Retinex和分数阶微分的矿井红外图像增强算法。首先针对现有Retinex算法存在的局部对比度不足问题,引入颜色恢复模块,在进行反射传递函数估计时利用彩色空间信息增强图像的局部对比度。该模块通过计算多个彩色通道的统计特征,并结合颜色转换矩阵,实现了更准确的反射传递函数估计,从而提高了图像整体对比度。其次通过分析图像的局部灰度特征,根据分数阶微分算子的响应特性自动调整指数参数,以实现对不同纹理细节的合理增强。采用多组真实矿井红外图像对所提算法性能进行了试验验证,结果表明:该算法在图像增强效果和细节保留方面相对于Retinex等算法具有一定的优势,为提升矿井复杂光照条件下的红外图像对比度提供了支持。