一种矿井图像增强算法.pdf

第 4 3 卷 第 3期 2 0 1 7 年 3月 工矿 自 动化 I n d u s t r y a n d M i n e Au t o ma t i o n Vo 1 ． 4 3 NO ． 3 M a r ． 2 O l 7 文 章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 7 0 3 0 0 4 8 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 7 ． 0 3 ． 0 1 1 王星 ， 白尚旺， 潘理虎 ， 等． 一种矿井图像增强算法E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 7 ， 4 3 3 4 8 5 2 ． 一 种矿井图像增强算法 王 星 ， 白 尚旺 ， 潘理 虎 ， 陈 立潮 1 ． 太原科 技 大学 计 算机 科学 与 技术 学 院 ，山西 太 原0 3 0 0 2 4 ； 2 ． 中 国科学 院 地理 科学 与 资源研 究所 ， 北 京 1 0 0 1 0 1 摘要 针对煤矿 井下视频监控 系统采集 图像对比度低 、 光照不均、 伴有大量噪声等问题 ， 提 出一种基于加 权引导滤波同步去噪的单尺度 Re t i n e x算法对矿 井图像进行增强。该算法首先采用加权 引导滤波代替单尺 度 R e t i n e x算法的高斯滤波对 图像的低频分量进行 照度估计 ， 然后采用加权 引导滤波对图像的 高频分量进 行 去噪 处理 ， 最后 由对 数域 转换 到 实数 域得 到增 强后 的 图像 。通 过 主观 视 觉 效果 和 客 观质 量 评 价 对 该 算 法 进行验证 ， 结果表明该算法较传统图像增强算法可获得更好的图像视觉效果 ， 且图像处理速度更快。 关键 词 矿 井 图像 ； 视 频 监控 图像 ；图像 增 强 ；单尺度 R e t i n e x算 法 ； 加 权 引导 滤 波 中图分类 号 TD6 7 文献标 志 码 A 网络 出版 时 间 2 0 1 7 一 O 2 2 8 1 6 5 9 网络 出 版地址 h t t p ／ ／ k n s ． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 7 0 3 0 1 ． 1 5 1 4 ． 0 1 1 ． h t ml A mi ne i ma ge e nh a nc e me n t a l go r i t h m W ANG Xi n g ， BAI S ha ng wa ng ，PA N Li hu 一， CHEN Li c ha o 1． De pa r t me n t o f Co m p ut e r Sc i e nc e a nd Te c hno l og y，Ta i y u a n Uni v e r s i t y o f Sc i e nc e a nd Te c h no l o g y， Ta i yu a n 03 0 0 24，Chi na；2． I n s t i t ut e o f Ge o g r a phi c Sc i e n c e a n d Na t ur a l Re s o ur c e Re s e a r c h， Ch i n e s e Ac a d e my o f S c i e n c e ，Be i j i n g 1 0 0 1 0 1 ，Ch i n a Ab s t r a c t For p o or i ma g e s c a p t ur e d by c oa l mi ne vi de o mon i t o r i ng s y s t e m wi t h l o w c o nt r a s t ， u ne v e n i l l u m i n a t i o n a n d a l o t o f no i s e ， a s i n gl e s c a l e Re t i n e x a l go r i t h m b a s e d on s i m ul t a ne o us d e n oi s i ng o f we i ght e d g ui d e d f i l t e r i n g wa s pr o po s e d f or u nd e r gr o un d i ma ge e nha nc e m e nt ． Fi r s t l y， l o w f r e q ue n c y c omp one nt s o f a n i m a ge a r e e s t i ma t e d by t he we i ght e d g ui d e d f i l t e r ， wh i c h r e pl a c e s Ga us s i a n f i l t e r i n s i ng l e s c a l e Re t i n e x a l go r i t hm ． Se c o ndl y， hi g h f r e q ue n c y c ompo n e nt s o f t h e i ma g e a r e de no i s e d by t h e we i ght e d gu i de d f i l t e r ．Fi na l l y，a n e nha nc e d i ma g e i s o bt a i n e d t hr ou gh c on ve r s i o n f r o m l o g d oma i n t o r e a l f i e l d．Th e s u b j e c t i v e v i s u a l e f f e c t a n d o b j e c t i v e e v a l u a t i o n r e s u l t s s h o w t h e a l g o r i t h m h a s b e t t e r v i s u a l e f f e c t a nd h i gh e r i ma g e pr oc e s s i ng s p e e d t ha n t r a d i t i o na l i ma ge e n ha n c e me n t a l go r i t hms． Ke y wo r ds m i ne i ma ge；v i d e o mon i t o r i ng i m a ge；i m a g e e nh a nc e me n t；s i n gl e s c a l e Re t i n e x a l g or i t h m we i g ht e d gu i de d f i l t e r i ng 0 引言 煤 矿视 频监 控作 为煤 矿安 全监 控 系统 中不 可缺 少的环节 ， 为煤矿安全生产提供 了技术上的支持和 保证。但由于煤矿井下环境特殊 ， 光 线差且粉尘较 多 ， 多数视频监控系统采集 的图像存在对比度低 、 照 度低 、 细节模糊不 清、 含有 大量噪声等缺点 ， 导致图 像视 觉效 果差 ， 严 重 影 响 视 频 分 析 结 果 ， 因此 ， 有 必 要对矿井 图像进行快速增强处理r 1 ] 。 目前低 照度图像增强算法 主要 包括 图像融 合 法 、 暗原 色先 验 法 、 变 换 域法 和空 域法 ] 。图像 融 合 法效果较好 ， 但无 法实现实 时处理 。暗原 色先 验法 收稿 日期 2 0 1 6 ～ 0 9 2 5 ； 修 回日期 2 0 1 7 0 1 - 1 5 ； 责任编辑 李 明。 基金项 目 “ 十二五” 山西省科技重大专项项 目 2 0 1 2 1 1 0 1 0 0 1 ； 山西省中科院科技合作项 目 2 0 1 4 1 1 0 1 0 0 1 ； 山西省科技攻关项 目 2 0 1 4 1 0 3 9 。 作者简介 王星 1 9 9 2 一 ， 女 ， 山西晋城人 ， 硕士研究 生 ， 主要研 究方向为图像处理 、 计算机视觉 ， E ma i l 3 6 3 6 8 1 0 8 7 q q ． c o rn。 2 0 1 7年 第 3期 王 星等 一种矿 井 图像 增 强算 法 4 9 获得的复原图像清 晰度很高 ， 但是复原过程中忽略 了算法 本 身带 来 的 噪声 问题 ， 可 能 会 出现 噪 声放 大 现象 。张 谢华 等[ 3 ] 提 出一 种 基于 暗原 色先 验法 与 双 边滤波器的去雾除尘 和同步去噪算法 ， 在获取复原 图像的同时 ， 实现噪声 同步滤除。小波变化是 目前 较常 用 的变换 域法 。谢 海波 提 出一 种基 于提 升 小 波域的矿井图像增 强方法 ， 可使井下低对 比度图像 获得较好的视觉效果 ， 但需要预先定义小波基 ， 导致 该方法应用受限。空域法中的直方图均衡化法简单 有效 ， 处理速度快 ， 但不考虑图像的细节信息 ， 容易 产 生过 增 强现 象 ， 而且对 噪 声敏感 。 近年 来 ， 有 学 者 将 Re t i n e x理 论 引入 图像 增 强 领域 ， 为解决光照变化问题提供了一种新的方法r 5 ] 。 R e t i n e x算 法 以 颜 色 恒 常 性 为 基 础 ， 可 在 动 态 范 围 压缩 、 边缘 增 强和颜 色恒 常 3个 方面 达 到平衡 ， 因此 能对不 同类型的图像进行 自适应增强f 6 ] ， 尤其适用 于多尘雾和光照不足的煤矿井下环境 。刘海波等_ 7 ] 提 出一 种 改进 直方 图均 衡 和 Re t i n e x算 法 的图像 增 强方法 ， 可提高光照条件变化下的图像增强效果 ， 但 是处理效率和噪声 问题没有得到有效解决 。胡韦伟 等[ 8 ] 提出一种基于双边滤波的 R e t i n e x图像增强算 法， 利用双边滤波代替高斯滤波对光照进行估计 ， 能 有效抑制光晕和颜色失真现象 ， 但是算法复杂度高， 无法达到实时效果 。程德强等_ 9 ] 提出一种基于引导 滤波的 R e t i n e x图像增强算法 ， 利用引导滤波代替 高斯 滤波 对光 照进 行估 计 ， 较好 地解 决 了过增 强 、 运 算量大的问题 ， 但仍存在 伪边缘 和光晕伪影 问题 。 针对 上述 问题 ， 本 文 提 出一 种基 于加 权 引 导 滤 波 同 步去 噪 的 单 尺 度 Re t i n e x S i n g l e S c a l e Re t i n e x ， S S R 算法对煤矿井 下图像进行 增强。 ． 该算法采用 加权引导滤波对图像低频分量进行照度估计、 对 图 像高频分量进行同步去噪， 有效减少了算法运行时 间 。 使 图 像 获 得 了 更 好 的 视 觉 效 果 ， 同 时 解 决 了 R e t i n e x算 法 的噪声 放 大问题 。 1相关 理论 1 ． 1 传 统 S S R算 法 Re t i n e x理 论 是 1 9 6 3年 由 E ．L a n d提 出 的 一 种颜色恒常知觉的色彩理论 ， 其基本思想是人类感 知到某点的颜色和亮度不仅取决于该点进人人眼的 绝对光线 ， 还与其周围的颜 色和亮度有关。 目前应 用 最 广 泛 的 R e t i n e x算 法 是 S S R 算 法 和 MS R Mu l t i S c a l e R e fi n e x ， 多尺度 R e t i n e x 算法l 1 。 根 据 R e t i n e x算 法 ， 给 定 图像 可 看 成 是 照 度 分 量和反射分量的乘积 ， 其原理如图 1 所示_ 1 。 ∥ 辱 鼢 量 图像 ’ 对 于给定 图像 中的每个 像素 ， 有 式中 S x， 为摄像机拍摄 的图像 ； z， 为图像中 像素位置 ； R ， 3 ， 为反射分量 ， 包含图像的高频信 息 ， 决定一幅图像 的本质属性 ； L ， 为照度分量 ， 对应于图像的低频信息 ， 直接决定图像 中像素所能 为 了从 原 始 图像 中分 离 出 照度 分 量 和 反 射 分 l o g 2 S x， 一 l o g 2 R x， l o g 2 L x， 2 S S R 算法采 用 高斯卷 积 函数 G x， 作 为 中心 式 中 *为卷 积符号 。 r x， 一 l o g 2 S x， 3 ， 一l o g z [ S z， *G x， 3 ， ] 大量文献表明， S S R算法在光照处理 和去雾方 面效果 较好 。但 由于 高斯 滤 波 器 为低 通 滤 波 器 ， 在 采 用高 斯卷 积 函数 估计 图像 的照 度 分量 时 ， 将 导 致 图像中灰度相差大的边缘处产生光晕现象 ， 并使边 缘 变得模 糊 ， 影 响 对 目标 的 识 别 。另 外 ， S S R 算 法 引导滤波是 2 0 1 3年由 K．He 等提出的线性移 变滤波器 ] ， 具有局部线性平滑边缘保持的性质。 引导滤波包括导 向图 f 、 输入 图像 P和输出图像 q 。 由于假设引导滤波的导向图 I和输出图像 q之间是 局部 线性 关 系 ， 所 以输 出 图像 q是 导 向 图 I在 窗 口 为6 0 、 以正为 中心 的线性 变换 ， 即 式 中 q 为 像 素 i的输 出 图 像 ； ， 为 像 素 i的 导 向 为了更好地保留图像细节信息 ， 需要求得 a 和 5 0 工矿 自动化 2 0 1 7年 第 4 3卷 b 的最优解 ， 使输入图像 P和输 出图像 q之 间的差 值最 小 ， 则窗 口 C O 的代价 函数可 以表 示 为 E a ， b k 一∑[ 口 b P i 。 ] 7 i E 式中 P 为像 素 i的输入 图像 ； ￡为规整化因子 ， 用 于 防止 a 过 大 。 一 口 一 竺 ． 『 一 8 十￡ b 一 P 一 ak pk 9 一 ∑P 1 0 7 l ∈ 式 中 m 为窗 口O J k中像 素 的个 数 ； ， ； 分别 为 导 向 图 J在窗 口c u 的均值和方差 ； 为输入 图像 P在 窗 口叫 的平均值 。 由于像 素 i 与 所有 包 含像 素 i的窗 口 相 关 ， 在不同的窗 口计算时 ， q 的值是 不 同的， 需要对 q 进 行平 均 处理 ， 得 q 一 a k 1 1 引导 滤波 的最 终表 达式 为 q 一 b 1 2 式 中 瓦， 为 包 含像 素 i的 所 有 窗 口的 平 均 系 数 ， 一 善 一 善 ， 为 以 像 素 为 中 心 的窗 口。 与传统滤波相 比， 引导滤波对灰度 图像和高维 图像的处理速度很快 ， 仅有一个 0 N N 为图像像 素总 数 的时 间复 杂度 ， 处 理速 度与 滤波 核 的尺 寸和 亮度 范 围无关 。 2 基于 加权 引导 滤 波 同步 去 噪的 S S R算 法 2 ． 1 图像低 频 分量 增 强 由于 S S R算法采用具有各 向同性 的低通滤波 器进 行 照度估 计 ， 所 以在 光 照 突 变 区 域会 产 生 光 晕 现象 。 目前 常用 双边 滤波 进行 照度 估计 。双边 滤波 在平 滑 图像 的 同时 可 以保 留边 缘 信 息 ， 但 是 其 计 算 复杂度较高 ， 且存 在梯度逆转伪影现象 。引导滤波 在图像细节增强上有优势 ， 可以有效减少梯度逆转 伪影现象 ， 但 由于文献E 1 2 ] 中提出的引导滤波器所 采用 的窗 口都是 固定 的 规整 化 因子 ， 没有 考 虑 不 同 窗 口中像 素 处于 边 缘 区 域 和平 坦 区域 的差 异 ， 所 以 在图像边缘处会出现一定程度 的模糊现象 ， 并且在 灰度 值变 化 大 的区域 可能 出现 伪边 缘 。为 了减 少光 晕 ， 并使边缘不模糊 ， 本文采用加权引导滤波代替高 斯滤波 对 图像 的低 频 分量 进行 照 度估 计 。z ．L i 等口 。 提 出将 边 缘 权 重 加 入 引 导 滤 波 中形 成 加 权 引 导滤 波 ， 即结 合局 部 窗 口 内的 方 差 对 规整 化 因 子进 行 自适应 调 整 。像 素 i 的边 缘权 重 为 式中 M 为导 向图 中像素 总数 ； ； ， i ， ； ， 分 别为 J 在 以像素 i 、 像素 J为中心 的 3 3邻域 内的 方 差 ； y为很 小 的 常 数 ， 取 值 为 0 ． 0 0 1 1 ， z 为 输 入 图像 的动态 范 围 ， 本 文处 理 的灰 度 图像 深 度 为 8位 ， 则取 Z 一2 5 6 。 处 于 边缘 的像 素 r i 大 于 1 ， 而 在 平 滑 区 域 I 1 小 于 1 ， 因此 窗 口 C O 的代价 函数 可 以表 示为 ，b k 一 南 a 2 _ 1 4 由式 1 3 可 知 ， 像 素 点 i的边 缘 权 重 I 1 i 越 大 ， 其 对应 的规 整化 因子越 小 ， 实现 了对 规整 化 因子 的 自适应调整 ， 在平滑过程中可更好地保护 图像边 缘 。通 过 式 1 4 求 得 的加权 引 导滤 波最 终表 达式 为 口 一 1 5 式 中 0 为经 加权 引导 滤 波 处 理 后 像 素 i的输 出 图 像 ； I 为加权后 的导 向图。 将 式 4 、 式 5 中 的 高 斯 卷 积 函 数 替 换 为 式 1 5 的加权 引导 滤 波 函数 ， 则 S S R算 法 可表 示 为 L z， 一 S z， *0 z， 1 6 r x， 一 l o g 2 S z， 一l o g 2 E s x， *西 z， ] 17 2 ． 2 图像 高频 分量 去噪 当原 始 图像 较 复 杂 且 存 在 噪 声 时 ， 在 Re t i n e x 算法 中得 到 的反 射 图像会 出现 噪声 放 大现 象 。这 是 由于 R e t i n e x算法对图像暗区域拉伸 的幅度 比亮区 域 大很 多 ， 所 以采 用 Re t i n e x算 法 处 理 的 图像 中 较 暗 区域被 显 著增 强 ， 而 较 亮 区域 基 本 保 持 不 变 。但 较 暗 区域 的噪声 也 被 放 大 ， 即该 区 域 的 光 照 幅 度 被 提 高 ， 导 致 区域 中原 先 未 被 人 眼 发 现 的噪 声 变 得 明 显口 ， 直 接影 响 目标识 别 和特 征提 取 的准确 性 。 文献[ 1 4 ] 采用双边滤波器作为去噪滤波器加入 R e t i n e x算 法 中 ， 以应 对 噪声 放 大 问 题 。双 边 滤 波 器 可 以在 保 持边 缘 的 同 时 去 除 噪声 ， 与 一 般 滤 波 器 相 比 ， 其 处理 效 果 更好 。但 是 双 边 滤 波 器 在 强 度 突 变位 置会 出现 明显 的 伪 影 ， 同时 双 边 滤 波 器 的 时 间 复杂度为O N y ， 在窗口半径 较大或者处理高分 辨率 图像 时 计算 时 间 过 长 ， 导 致 其 同步 去 噪 效 率 较 低 。本文 采用 具有 保 边去 噪功 能 的加权 引导滤 波器 2 0 1 7年 第 3期 王 星等 一种 矿 井图像 增强 算法 作 为 去噪 滤 波 器 』 J l J 入 R州i n e x算 法 『 } 1 ， 实 现 对 高 频 信 息 步去 噪 舣 边 滤 波 器相 比 ， 权 引 导滤 波 器 的 时川 复杂 度仪 彳 『 个 N ． 儿不 受 梯 逆 转 伪 影 的影 响 ． 执 行速 度 也 _ j 窗 r j 大小 尤关 ， 此 去噪 效 率较 商 。 1 ． 2 , t l 确 定线 性 函数 系数 “ 干 时 ， 加 卡 义 r j 1 导滤波算 法 似 没噪 声模 型 为 口 ， 一 P ，一 】 8 式 I { J ” ， 为像 素 处 的噪声 分 鲢。 R e t i n 算法 将输 入 l 皋 1 像 分 解 为 照 度 像 反 射 I鬈 1 像 ， ⋯ I 噪 一 般 处 川冬 l 像 的高频 部分 ， 所 以原 图像 的噪， } 丛小 反射 【 皋 】 像 巾 。将 2 ． 1 得到 的反 射 图像 r h_v 作 为输 入 l皋 1 像代 人式 1 5 ． 得 剑像 素 i 去噪 后 的反射 } 冬 1 像 ， 一 “ ， r ， 1 9 式 巾 r ， 为像索 的反 射 像 。 2 ． 3 基 于加权 引导滤 波 同步去噪 的 S S R 算 法步骤 『 { 1 r 煤 矿 外 卜『皋 l 像 色彩 一 ， 所 以采 H { 琏于 J J I 1 杖 引 导滤波 步 太噪 的 S S R 算 法 对 ，火度 l殳 1 像 进 i 增 强 ， 不仪 【 l 『 以减 少 汁 复杂 度 ， } 1 ． 可 以大大缩 处 理时 。 恢算 法具 体 步骤 ① 渎入 待处 娜 的原 始 像 ． 一 。② 将 ． r ． 从 彩 色 像 转 换 为 厌 度 像 ⋯ ， -v 。④ 1 1f 灰度 l 皋 1 像 ⋯ ， -y 墩 对 数 ， 从 I f 】 分 离 f { { j f { 度 分 f ， ， v 和 1 反 射 分 R ， ．y 。④ J 、 川式 1 6 ， 采 川 J J 【 J 卡 义引 导滤 波 代 替 S S R算 法 的高 斯卷 私 { 闲 数埘 图像 进 行 照 度估 汁 ， 得 剑估 计后 的 照度 分 ， 一 。⑤ 根 据估 汁的照 度 分菌 L ． h ， 干 f J 川 式 1 7 得 到 实 数 域 的 反 射 分 鞋 r y 。⑥ 心川 J I 1 ， 利川 具有 保边 玉噪功 能 的 J J 【 l 权 r j I 导 滤 波器 对 I 冬 1 像 的 尚频 分 量 进 行 去 噪 处 ． 得 剑去噪 后 的 像 r - lv 。⑦ 输 ⋯ 像 。 3实验 结 果及分 析 为 r验 证 本 文 法 的仃 效性 ， 使 』 } J 操 作 系 统 为 Wi n d o ws 7 、 【 、 I ’ U 为 、 i 5 、 内存 为 4 GB的计 算 机 进行 r 实 验 ， 分 刖选 收 低 照 俊 像 干 “ 矿 仆 视 频 监控 『 冬 1 像 n 【 ’ V 2 ． 4 ． 9 l 进 { 增 强 处 理 ， 采 川 主 观 评价 刷客 观 价 2种 像质 量评 价 疗法对 f f 方} 冬 1 均 衡化 算法 、 S S R算 法 、 义献f 8 ] 算 法 、 义献l 9 ] 算 法 及 夺 义算法 进 比较 ， 实验结 果 如 2车 1 】 3所 爪 3 ． 1 主 观 评 价 从 l冬 1 2 a 、 } 冬 1 3 a l l r 看 ； ， 处理 前 图像 照 发低 ， 几 乎看 不刮 I 盔 1 像 背景 的 体信 息 ， 如 图 3 a 小化 t 像 左 I 角 的 火火 器 儿 尤法 辨 刖 ， 日 ． 像 的 对 比度 低 ， 含有 嵘 ， 。从 2 I 、 3 b 可看 { 。 采 川 直 方 l皋 1 均 衡化 算 法 ． 像 的对 比度 和亮 度 得 剑 改 原 [矧 1 方胯 I 均衡化算法 r S S R算法 d 迎献f 8 ] 舒 法 图 2 e 史献[ 9 ] 算 法 f 本 文算法 低 照度 罔像 增 强 效 果 对 比 川剖 h 力 均衡化算法 c S S R算法 【 1 文献I 8】 并法 c 义献 ； f l J 辫 法 I 】本 义算 法 3 矿井 视频 舱控 图像 增 强 效 粜 对 比 * ． f I 址 的 域 特 别 亮 ． 暗 的 I x 域 特 别 暗 ， 产 生 r 过 增 强观 象 。从 2 c 、 3 c 可看 f I I 。 采 H J S S R 卯 法J l ． 像整体 亮度 干 清 晰度得 钊提 高 ， 视 觉效 果 lU l {- 优 r 『皋 】 ， 但 是 光 晕 现 象 明 ． 且 3 c 中带 』 输送 f J 【 脱 r曝光过 度现 象 。从 2 d 、 【皋 I 3 d -f 行 ⋯ ， 采川 义献 [ 8 ] 算 法 后 ， 虽 然 罔像 的清 晰 度 有 所 辫 ， 信息 得 不剑体 现 ， 并且 在暗 域存 在 噪 ， l 放 人 题 。从 2 e 、 网 3 e 可看 f f J ， 采 用 文 献 | j J 算 法 后 ， 虽 然 图像 的 边 缘 和细 节 信 息 得 到 突 ⋯ ． f 【 f 址 依 然 存 在 一 定 的 噪 声 和 光 晕 。从 【皋 l 2 f 、 3 r I I J ‘ 看 ； ， 采 用 本 文 算 法 后 ， 图像 亮 度 得 到 明 增 强 ． 环境 清晰度 得 到提 高 ． 强 光区域 的 光晕现 象 以淌 除 ， 噪 声放 大现象 也得 到一 定程 度 的抑 制 ， 较 他算法 处 的 像具 有更 好 的视 觉效 果 。 { ． 2 客 观 评 价 采 川 t均 值 、 标 7 俸差 、信 息 熵 、峰 值 信 噪 比 P S N R 平 1 J 甲均运 行 时 问作 为 评价 指 标 对各 图 像增 姒算 法进 i 客 观评 价 。均 值 于评 价 冈像 平均 亮度 的 变化 ． 值越 大 ， 表 示 像亮 度 越 高 ； 标 准 差 反 映 『及 】 像 的对 比度 ， 其 值 越 大 ， 表 示对 比度 越 大 ； 信 息熵 川 衡垃 像 的信 息量 ， 其值 越大 ， 表示 图像 包 含的 信 息 越 多 ； P S NR 用 于 评 价 图像 的逼 真 度 ， 其 值 越 大 ， 表， J 抑制 噪声 能 力 越强 。以 2和网 3中 的 图 像 为例 ， 符算 法的 客观评 价结 果 表 】 表 3 。 从 太 1和 表 2可 以看 f I I ’ 经过 算 法 处理 后 图像 的均 值 、 标 准 差和 信 息 熵 均 高 于原 始 图 像 。 巾于 经 5 2 工矿 自动 化 2 0 1 7年 第 4 3卷 过直方 图均衡化算法 、 S S R算法和文献 [ 8 ] 算法处 理后 图像 的部 分 区域 存在 曝光 过度 现 象， 所 以这 3种算法的标准差偏高。本文算法处理 图像 的标准 差虽然没有上述 3种算法高 ， 但是与原图相比， 对 比 度有了一定程度 的增强， 且没有过增强现象 。本文 算法处理图像的信息熵和 P S NR比其他算法高 ， 且 各个评价指标均高于文献[ 9 ] 算法处理图像 ， 表明经 过本文算法处理的图像包含 了更多细节信息 ， 且抑 制 噪声 能力 强 。 表 1 图 2质量客观评价结果 表 3各算法的运行时 间 S 算 法 图 2 图 3 直方图均衡 化算 法0 ． 5 8 1 0 ． 2 0 8 S S R算法 4 ． 1 4 4 3 ． 1 9 3 文献 [ 8 3 算 法4 ． 4 7 5 3 ． 5 5 3 文献 [ 9 ] 算 法 1 ． 5 4 2 1 ． 0 2 5 本文算 法0 ． 0 9 6 0 ． 0 6 2 从表 3可看 出， 直方 图均衡化算 法、 S S R算法 和文献[ 8 ] 算法、 文献 [ 9 ] 算法处理每帧图像 的时间 过长 ， 应 用在 煤矿 视频 监控 中势必会 造 成卡 顿 现象 ； 本文算法运算速度较其他算法具有很大优势 ， 满足 煤矿 视 频监 控实 时处 理要 求 。 4 结语 提 出 的基 于加 权 引 导滤 波 同 步 去 噪 的 S S R算 法在 常规 S S R算 法基 础 上 ， 采 用 加权 引导 滤 波代 替 高 斯滤 波对 光 照进 行 估 计 ， 同 时采 用 加 权 引导 滤 波 对图像高频分量进行同步去噪。实验结果表 明， 该 算 法能 够有 效增 强 煤矿 井 下低 照度 图像 的亮 度 和对 比度 ， 将低照度 图像 的平均亮度提高 3 倍 以上 ； 在保 留细节 的同时抑制 了噪声 ， 解决了 S S R算法的噪声 放大 问题 ， 整 体效 果优 于 同类算 法 ； 具 有很 高 的运行 效率 ， 满足煤矿视频监控实 时处理要求 。 参考文献 [1] 李新锋． 煤矿视频监控图像增强方法的研究I- D] ． 哈 尔滨 黑龙江科技大学 ， 2 0 1 0 ． 王小元 ， 张红 英 ， 吴亚东 ， 等． 基 于物理 模 型的低 照度 图像 增 强 算 法 [ J ] ．计 算 机 应 用 ， 2 0 1 5 ， 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