一种新型煤矿视频监控图像滤波算法.pdf

第 4 O卷 第 1 1期 2 0 1 4年 1 1 月 工矿 自 动化 I ndu s t r y a nd M i n e Aut o ma t i on Vo 1 ． 4 0 NO ．1 1 NO V ．2 01 4 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 4 1 1 0 0 7 6 0 5 DO I 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 4 ． 1 1 ． 0 1 8 王小兵 ， 姚雪晴 ， 邱银国， 等． 一种新型煤矿视频监控图像滤波算法[ J ] ． 工矿 自动化， 2 0 1 4 ， 4 0 1 1 7 6 8 0 ． 一 种新型煤矿视频监控图像滤波算法 王 小兵 ， ， 姚 雪晴 ， 邱银 国 ， 孙久运。 1 ． 中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司，安徽 马鞍山 2 4 3 0 0 0 ； 2 ． 金属矿 山安全与健康国家重点实验室 ， 安徽 马鞍山 2 4 3 0 0 0 ；3 ． 金属矿产资源高效循环利用国家工程研究 中心 ，安徽 马鞍山 2 4 3 0 0 0 ； 4 ． 安徽省电力公司检修公司，安徽 合肥 2 3 0 0 6 1 ； 5 ． 安徽科技学院 城建与环境学院，安徽 滁州 2 3 3 l O 0 ； 6 ． 中国矿业 大学 环境 与测 绘学 院 ， 江苏 徐 州 2 2 1 1 1 6 摘要 针对 煤矿视 频 监控 图像存 在噪 声 强度 高且 对 比度低 等 问题 ， 提 出了一种 新型煤 矿视 频监控 图像 滤 波算 法 。该算 法首先 采 用 自适 应 C a n n y算 子 对 图像 进 行 边 缘检 测 ， 实现 边缘 图像 和 非 边 缘 图像 的 有 效 分 离； 然后对边缘 图像引入直方图均衡化算法进行处理 ， 以突出图像边缘信息， 提高图像对比度； 从滤波器的构 建 、 结构 元素 的设计 方 面对 经典 数 学形 态学 滤波算 法进行 改进 ， 将其 应 用 于非 边缘 图像 的 滤波 ； 最后 对 处 理 后的边缘 图像和非边缘图像 引入 图像融合机制进行加权融合。实验结果表明， 与小波闽值法、 经典数 学形 态 学滤波 算法相 比 ， 该 算 法具有较 好 的滤 波效果 。 关键词 视频监控 图像 ；边缘检测 ；图像分割；C a n n y算子；数学形态学滤波；直方图均衡化 中图分类号 TD 6 7 2 文献标志码 A 网络出版时间 2 0 1 4 1 1 0 4 1 4 5 4 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d o i ／ 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 I x ． 2 0 1 4 ． 1 1 ． 0 1 8 ． h t ml A n e w f i l t e r i ng a l g o r i t h m f o r v i de o mo ni t o r i n g i ma g e o f c o a l mi n e W ANG Xi a o b i n g ， 一． YAO Xu e q i n g ， QI U Yi n g u o ， S UN J i u y u n f 1． Si nos t e e l M a a ns h a n I ns t i t ut e o f M i ni n g Re s e a r c h Co． ，Lt d． ，M a a n s h a n 2 43 0 0 0，Chi n a； 2． St a t e Ke y La bo r a t o r y o f Sa f e t y a nd H e a l t h f o r M e t a l M i ne，M a a ns ha n 2 4 3 0 00，Ch i na； 3． Na t i o n a l En gi n e e r i ng Re s e a r c h Ce nt e r o f H i g h Ef f i c i e nc y Cy c l i c U t i l i z a t i o n o f M e t a l M i n e r a l Re s o ur c e s， M a a n s h a n 2 4 3 0 0 0，Ch i n a； 4． M a i n t e n a n c e Co mp a n y o f An h u i El e c t r i c P o we r Co mp a n y ， H e f e i 2 3 00 6 1，Chi na；5． Col l e ge o f U r b a n Co ns t r u c t i o n a nd Env i r o nme n t ，Anh ui Sc i e n c e a n d Te c hn o l og y Uni v e r s i t y，Chuz ho u 2 3 31 0 0，Chi na；6． Sc ho o 1 o f En vi r o nme nt Sc i e nc e a nd S p a t i a l I n f o r ma t i c s ，Ch i n a Un i v e r s i t y o f M i n i n g a n d Te c h n o l o g y ，Xu z h o u 2 2 1 1 1 6 ，Ch i n a Abs t r a c t I n v i e w o f p r ob l e ms o f hi g h n oi s e i nt e ns i t y a n d l O W c on t r a s t o f vi d e o mo ni t or i n g i m a g e of c oa l mi n e ，a n e w f i l t e r i n g a l g o r i t h m f o r v i d e o mo n i t o r i n g i ma g e o f c o a l mi n e wa s p r o p o s e d．Fi r s t l y ，e d g e o f i ma g e i s d e t e c t e d b y u s e o f s e l f - a d a p t i v e Ca n n y o p e r a t o r ，s o a s t o r e a l i z e e f f e c t i v e s e p a r a t i o n o f e d g e i ma g e a nd no n e d ge i m a ge．The n hi s t o g r a m e qu a l i z a t i o n a l go r i t h m i s i nt r o du c e d t o p r oc e s s t he e d ge i ma ge，S O a s t o hi g hl i g ht e d ge i nf or ma t i on a nd i mpr o v e c on t r a s t o f t he i ma ge ． M e a nwh i l e， c l a s s i c a l ma t h e ma t i c a l mo r ph ol o gy f i l t e r i ng a l go r i t h m i s i m p r ov e d t h r o u gh c o ns t r u c t i o n o f f i l t e r a n d d e s i gn o f s t r u c t ur a l e l e m e nt ， a n d i t i s a p p l i e d t o f i l t e r i n g o f t h e n o n e d g e i ma g e ． Fi n a l l y ，i ma g e f u s i o n me c h a n i s m i s i n t r o d u c e d t o r e a l i z e we i g h t f u s i o n o f t h e p r o c e s s e d e d g e i ma g e a n d n o n e d g e i ma g e ．Th e e x p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t t h e a l go r i t hm ha s be t t e r f i l t e r i n g e f f e c t t h a n wa ve l e t t hr e s ho l d a l go r i t hm a nd c l a s s i c a l ma t he ma t i c a l 收稿 日期 2 0 1 4 0 3 0 3 ； 修 回日期 2 0 1 4 0 9 1 0 ； 责任编辑 盛男 。 基金项 目 国家 自然科学基金资助项 目 4 1 1 7 1 3 4 3 。 作者 简介 王小兵 1 9 8 8 一 ， 男 ， 江苏南通 人， 助理工程 师 ， 硕士 ， 主要从事矿 山信息化 、 矿 山测量方 面的工作 ， E ma i l wa n g x i a o b in g 1 9 1 7 1 1 1 6 3 ． t o m 。 2 0 1 4年 第 l 1 期 王小 兵等 一种 新型煤 矿视 频监 控 图像 滤波算 法 7 7 mo r p ho l o gy f i l t e r i n g a l go r i t hm ． Ke y wo r ds v i de o mon i t o r i ng i ma g e； e d ge d e t e c t i on； i ma ge s e g m e n t a t i on； Ca nny o p e r a t o r ma t h e ma t i c a l mo r p h o l o g y f i l t e r i n g；h i s t o g r a m e q u a l i z a t i o n 0 引言 煤矿井下环境较为复杂 ， 数字视频监控系统采 集的图像信息一般含有大量噪声 ， 图像对 比度不高 ， 为了准 确识 别 图像 中的 信 息 ， 有 必 要 对 该 类 图像 进 行 处 理 。 宋 长 喜n 将 C o n t o u r l e t变 换 与 P C NN P u l s e C o u p l e d Ne u r a l Ne t wo r k ， 脉 冲耦 合 神 经 网 络 相结合 ， 实现了对煤矿图像 的融合处理； 赵艳芹 等口 ] 对煤矿视频图像 的增强方法进行 了研究 ； 蔡利 梅等l 3 将模糊理论引入煤矿图像处理领域 ， 实现对 矿井 图像的增强 ； 刘毅等 将 同态滤波应用于改善 矿井 图像对 比度 ； 王震威等 结合偏微分方程对煤 矿图像滤波算法进行 了研究 ； 张宝龙 提 出了一种 基于特征点的煤矿图像拼接方法 。 本文在已有研究工作 的基础上， 将 图像增 强和去噪 2 类技术有机融合 ， 提出了一种新型煤矿 视频监控图像滤波算法 。该算法通过对图像进行边 缘检测 ， 实现 了边缘图像与非边缘图像 的分离 ， 然后 对边缘 图像 和非 边 缘 图像 分别 进 行直 方 图 均衡 化 [ 1 和改 进数 学形 态学 滤波 处 理 ， 最后 对 处 理 后 的 边缘图像和非边缘图像进行加权融合 ， 在提高图像 对比度 的同时滤除图像中的噪声。 1 自适应 Ca n n y边缘检 测 相对 于 R o b e r t s ， S o b e l ， P r e w i t t 算 子 而言 ， 自适 应 C a n n y边缘检测算子 能够从 低信噪 比的图像 中精确提取边缘轮廓， 且基本不存在伪边缘。本文 选择该算子进行煤矿视频监控图像 的边缘检测 ， 其 基本 流程 1 采 用高斯 滤 波器对 低 质 图像进 一 步作 滤 波 处理， 即二次滤波 。二维高斯分布函数为 一 e xp 一 1 式 中 为噪声方差 ， 可 对图像 平滑程度进行控制 ； ， 为图像 中噪声点坐标。 经过二次滤波后的图像为 F i ， 一 f i ， j W i ， 2 式 中 f i ， J 为残 留噪 声 图像 。 2 计算图像梯度。采用一阶微分算子对二次 滤波后 的图像进行差分近似处理 ， 本文一 阶微分算 子采用卷积模板 0 i ， 和 0 i ， J ， 如 图 1所示 。 从而计算出该图像梯度值 H i ， 和方向 a i ， 为 H i ， j 一 √ F ， 0 1 ， F ， 0 2 ， 。 3 a i ， a r c t a n [ F i ， j O z ， ／ F ， j 0 1 ， ] 4 田 田 a 水 平 方 向 0 1 i ， b 垂 直方 同 02 i ， J 图 1 一阶微分算子卷积模板 H i ， 表示 边缘强 度 ， a i ， J 则 反 映 了 H i ， J 取得局部最大值的边缘方向。 3 梯度非极大值抑制 。梯度值 H i ， J 无法 精确确定图像 目标边缘 ， 可采用 3 3的窗 口在图像 上进 行遍历 运算 ， 将梯 度值 H i ， 与沿 该方 向的两 相邻梯度值进行比较 ， 若 H i ， J 不大于两相邻梯度 值 ， 则将其置 0 ， 否则 予以保 留。经过这一处理 ， 可 保留图像上梯度极大值 ， 抑制非极大值。 4 双阈值检测。采用双阈值 0 和 0 。 2 对经过梯度非极大值抑制后的图像进行检测 。若图 像灰度值小于 0 ， 则将该部分灰度值置 0 ， 得到图像 W i ， ； 若图像灰度值小 于 o ， 则将该部分灰度值 也置 0 ， 得到图像 W。 ， J 。 5 边 缘连 接 。 由于 W i ， J 保 留 了较 多 的 图 像信息 ， 可采用 W ， 对 ， J 进行边缘修补 ， 其流程 ① 对 W。 ， J 进行扫描 ， 若发现像素值非零 的点 6 i ， ． ， 则追踪以该点为起点的轮廓线直到终 点 z i ， J 为止 ； ② 若非 零 像素 点 6 i ， J 在 硼 i ， J 对应的像素点 6 ， J 的 8邻域 中存在非零像素点 C i ， J ， 则将 c i ， 包 括 到 W。 i ， J 中， 标记 为 c i ， J ， 以该点为起点 ， 重复①和② ； ③ 当包含像素 点 b i ， 的轮廓线检测完毕 ， 对其进行标记 ， 重复 ①一③检测下一条轮廓线。 2 一种具 有 融合效 果的 改进数 学形 态 学滤 波算法 2 ． 1 经典数 学形 态 学滤波性 能特征 数学形态学 5 膨胀和腐蚀运算对于图像 噪声 的滤除效果不一 。膨胀运算通过将与图像 目标接触 并且在结构元素范围内的所有 目标点进行合并 ， 填 补图像空洞 以及平滑图像 凹陷部分 ， 对于灰 度值较 邻域灰度值低的噪声有较好的抑制作用。相对于膨 7 8 工矿 自动化 2 0 1 4 年 第 4 O卷 胀运算 ， 腐蚀运算对孤立的、 灰度值高于邻域的噪声 点滤除效果较好 。图像经过膨 胀或腐蚀运算处 理 后 ， 像素 灰度值 与原 始 图像有不 同程 度 的偏差 。 在膨胀和腐蚀运算基础上发展而来的开启和闭 合运算 ， 弥补了单独进行膨胀或腐 蚀运算 的缺 陷。 开启运算是在对图像进行腐蚀运算的基础上再进行 膨胀运算 ， 能有效滤除图像 中更孤立的毛刺和区域 ， 对于比结构元素小 的正峰值 噪声 有较强 的抑制作 用。从整体上看 ， 开启运算能够在基本保持 目标 大 小不变的情况下对 图像起到平滑 的作用 ， 但如果灰 度值低于邻域像素 的噪声点分布过于密集 ， 且结构 元 素尺 寸远大 于 噪声 点 之 间距 离 时 ， 经 过 开启 运 算 后的图像质量大幅度下降。闭合运算则是先进行膨 胀运算再进行腐蚀运算， 可用于对 图像 目标之间的 狭小裂缝进行填充 ， 连接临近 目标物 ， 但当出现灰度 值高于邻域像素的噪声点且密度过大时， 闭合运算 的滤 波效 果也 不理想 。 2 ． 2 改进数 学形 态学 滤波算 法 2 ． 2 ． 1 滤波器架构 对 一 幅 图像 先进 行 开启 运 算再 进 行 闭 合运 算 ， 便构 成 了本文 数学形 态 学滤波 器 的基本 架构 。但 经 过试验发现， 对图像进行开启一 闭合运算 ， 以及闭合 一 开启运算后滤波结果有所不同， 因此 ， 本文在数学 形态学滤波器的构建上 ， 吸收两者的优点 ， 对图像分 别进 行 开启一闭合 、 闭合 一开启 运 算 ， 在 此 基础 上 进 行两者运算结果 的有机融合 ， 从 而实现滤波效果 的 最优 化 。改进 数学形 态学 滤波 流程 如 图 2所示 。 图 2改 进数 学形 态 学 滤 波 流程 2 ． 2 ． 2 结构元素 结构元素的功能类似于中值滤波器 、 均值滤波 器 的滤波 模板 ， 通过 它 来 实 现 对 图像 目标 特 征 的 提 取 和分析 。本 文设 计 了一种 平 面 线 形 结构 元 素 ， 如 图 3所示 ， 图中 白色 圆 圈为结构 元 素原点 。 ● ● ● ● ● o ● O ● ● O ● ● o ● ● ● ● ● ● a 水平 b 垂直 c 对角 1 d 对角 2 图 3 结构元素 采用 图 2 的滤波流程势必存在重复滤波现象 ， 不但增大计算量 ， 而且 图像 中相当一部分像素点会 丧失 原 本信 息 。将 图 3 a 和 图 3 b 中分 别 呈 现 水 平 和垂直方 向 的结 构 元 素 用 于 开 启 一闭 合 运 算 ， 从 而滤 除 这 2个 方 向 上 的 图 像 噪 声 。将 图 3 c 和 图 3 d 中呈 现对 角方 向的结 构元 素用 于闭 合～ 开 启 运算 ， 该运算侧重于对角线方向的噪声滤波， 兼顾水 平和垂直方 向噪声 的滤除 ， 对开启～闭合滤波进行 一 定程度的补充修正 。这样既可以降低计算量 ， 同 时也取 得不 错 的滤波 效果 。 2 ． 2 ． 3 算 法实 现 1 采用 图 3 a 和 图 3 b 定 义 的水 平 和 垂 直 方 向的平面结构元素对图像进行开启一闭合 运算 ， 将 滤 波后 的 图像 记为 F _z ， 。 2 采用 图 3 c 和 图 3 d 定 义 的对 角 方 向 的 平面结构元 素对 图像进行 闭合～开启 运算 ， 将滤波 后的图像记为 F Iz ， 。 3 将 F z， 和 F z ， 进行充分融合， 从 而获 得最终 的滤 波 图像 F z， 。 3 新 型滤 波算 法流 程 本 文提 出的新 型 滤波算 法 流程如 图 4 所 示 。首 先 采用 自适 应 C a n n y 算 子 对 图像 进 行 边缘 检 测 ， 从 而获 得边缘 图像 和非 边缘 图像 。对边 缘 图像 采 用直 方 图均衡化 算法 进行 处 理 ， 以尽 可 能 突 出 图像 边 缘 信息 ； 对非边缘图像采用改进数学形态学滤波算法 进 行处 理 ， 滤除 该 图像 的 噪声 干 扰 。最后 对 处 理 后 的边 缘 图像 和非 边缘 图像进 行加 权融 合 。 4仿 真 实验 C a n n y 算 子检测 边缘图像 I l 非边缘图像 I 墨 堡 堡 I 图 4新型滤波算法流程 对采 集 的 3 0组 煤 矿 视频 监 控 图像 进 行算 法 性 能测试 。借助 Ma t l a b平台分别对本文算法、 小波阈 值法 以及经典数学形态学滤波算法进行了仿真实 验 ， 其 中 2组图像及其滤波结果分别如图 5 、 图 6 均 转化成灰度图像 所示。 直均 一 第 4 0卷 第 l 1期 2 0 1 4年 1 1月 Vo 1 ． 4 0 NO ． 1 1 NO V ．2 O1 4 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 4 1 1 0 0 8 0 0 5 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 4 ． 1 1 ． 0 1 9 孙帅， 杨洪涛， 张东速 ， 等． 高压水射流靶物反射声信号的特征提取方法E J ] ． 工矿 自动化， 2 0 1 4 ， 4 0 1 1 8 0 8 4 ． 高压水射流靶物反射声信号的特征提取方法 孙 帅 ， 杨 洪涛 ， 张 东速 ， 方传 智 ， 牛 明强 安徽 理 工大学 机 械工 程学 院 ，安徽 淮南2 3 2 0 0 1 摘要 为了提高利用高压水射流靶物反射声信号识别靶物材质 的效率， 针对地雷探测过程 常见的地 雷、 石 块 、 砖 块和 木块 4种靶 物 ， 采 用不 同的 特征 提 取 方 法来 识 别靶 物 材质 。在 分析 Me 1 频 率倒 谱 系数 及 小 波 包变换倒 谱 系数基 本原 理 的基 础 上 ， 结合 靶 物反 射 声 信 号 的特 点 ， 提 出了一 种基 于 Me l 频 率倒 谱 和 小 波 包 变换倒谱 特征 融合 的特征 提取 方 法 利 用 小波 包变换将 原始靶 物反 射 声信号 划分 为若 干子频 段 ， 选取其 中一 个子频段 作 为低频 和 高频 的划分层 ； 低 频 部 分提 取 Me 1 频 率倒 谱 系数 作 为特 征 值 ， 高频 部 分则 提 取 小 波 包 变换倒谱 系数 作 为特征 值 ， 将 2组 特征 值线性 合 并为 一组新 的特征 向量 ， 用于靶 物材质 的识 别 。采 用最 小二 乘 支持 向量机 建 立 多分类模 型 ， 验 证基 于单 一特征 和基 于特征 融合 的特征 提 取 方 法 的识 别 率 。实验 结 果表 明 ， 在取 得低 频与 高频 的最佳 划 分层 时 ， 基 于特征 融合 的特 征提 取 方 法 的平 均识 别 率达 到 8 2 ． 8 1 2 5 ， 较 单 一 的利 用 Me l 频 率倒 谱 系数 或 小 波 包 变换 倒谱 系数作 为特征 向量 时的 平均 识 别 率分 别提 高 了 1 0 ． 3 1 2 5 和 7 ． 8 1 2 5 9 ／ 6 。 关键词 高压水射流； 靶物反射 声； 靶物材质识别；Me l 频率倒谱 ；小波包变换 ； 特征融合 中图分 类 号 TD 6 7 文献标 志码 A 网络 出版 时间 2 0 1 4 1 1 一 O 4 1 4 5 5 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d o i ／ 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 _ 2 5 1 X ． 2 0 1 4 ． 1 1 ． 0 1 9 ． h t ml 收稿 日期 2 0 1 4 一 O 1 1 3 ； 修 回日期 2 0 1 4 0 9 1 6 ； 责任编辑 胡娴。 基金项目 国家 自然科学基金项 目 5 1 0 7 5 0 0 2 。 作者简介 孙帅 1 9 8 6 ～ ， 男 ， 安徽安庆人， 硕士研究生 ， 研究方向为现代 测控技 术及系统 ， E - ma i l s u n s 8 6 1 2 6 ． c o rn。 用 ； 对边缘图像和非边缘 图像分别 引人直方图均衡 化算 法和 改进数 学 形 态 学 滤波 算 法 进 行处 理 ； 在此 基础上引入图像融合机制 ， 对处理后 的边缘图像和 非边 缘 图像 进 行加 权 融 合 ， 从 而 实 现 了煤 矿 视 频监 控图像噪声滤除， 同时提高了图像对 比度 。 参 考 文 献 [1 ] [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] 宋长喜． 基于非下采样 C o n t o u r l e t 变换和 P C NN的煤 矿图像融合[ J ] ． 煤矿机械 ， 2 0 1 3 ， 3 4 6 2 3 9 2 4 1 ． 赵艳 芹 ， 王振种 ， 付 喜辉 ． 基于煤矿视频监控系 统的图 像增强方法研究[ J ] ． 煤矿机械 ， 2 0 1 2 ， 3 3 5 6 3 6 5 ． 蔡利梅 ， 钱建 生 ， 赵 杰 ， 等． 基 于模糊理 论 的煤 矿井 下 图像 增 强 算 法 [ J ] ． 煤 炭 科 学 技 术 ， 2 0 0 9 ， 3 7 8 9 4 9 6． 刘毅 ， 贾旭芬 ， 田子 建． 一种基于 同态滤波原理 的井下 光照不 均 图 像 处 理 方 法 [ J ] ． 工 矿 自动 化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 1 9 - 1 2 ． 王震威 ， 冯瑾 ， 卢兆林 ． 基于耦合偏微分方程 的煤 矿图 像 去噪算法I- J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 1 0 8 1 8 5 ． 张宝龙 ． 基于特征点 的煤矿 图像拼接技术 的研究[ J ] ． 煤 矿机械 ， 2 0 1 2 ， 3 3 6 9 9 - 1 0 1 ． 王小兵 ， 孙久运 ， 汤海燕． 一种高斯噪声组合滤波方法 [ J ] ． 佳 木 斯 大 学 学 报 自然 科 学 版 ， 2 0 1 1 ， 2 9 5 6 96 - 69 8 ． 王小兵 ， 孙久运． 一种新 型高 斯噪声 滤波 算法 I- J - I ． 北 华大学学报 自然科学版 ， 2 0 1 1 ， 1 2 5 6 0 6 6 0 9 ． 王小兵 ， 孙久运 ， 汤海燕． 基于小波变换的图像混合 噪 声 自适 应 滤波 算 法 [ J ] ， 微 电子 学 与 计 算 机 ， 2 0 1 2 ， 2 9 6 9 1 - 9 5 ． 王小兵 ， 孙久运 ， 汤海燕． 一种基于数学形态学与小 波 域 增强 的 滤波 算 法 [ J ] ． 微 电 子 学 与 计 算机 ， 2 0 1 2 ， 2 9 7 6 4 - 6 7 ． 胡斌彬 ． 一种保留灰度级的直方图均衡化 方法[ J ] ． 重 庆文理学院学报 自然科学版 ， 2 0 1 2 ， 3 1 2 6 6 6 8 ． 李 崇飞 ， 高颖 慧 ， 卢凯 ， 等． 基于结 构相 似度 的视觉 显 著性检测方法[ J ] ． 计算机工程 与科 学 ， 2 0 1 3 ， 3 5 1 0 ] 8卜 】 85 ． 化 m 动 自 № d 矿扑 工 ] ] ] ] ] ] ] 6 7 8 9 n r L r L r L r L r L r L r L