ＩｌｉｌＶ 。脚ｕＣ 【本文献信息】陈烨，鲍捷，池庆．基于矿山井下视频监控系统的图像增强方法研究［Ｊ］．电视技术，２０１４，３８（３）． 基于矿山井下视频监控系统的图像增强方法研究 陈烨，鲍捷，池庆 （中国矿业大学信电学院，江苏徐州２２１００８） 【摘要】针对煤矿井下照度低、粉尘多的恶劣环境导致矿山井下图像质量差、图像可分辨率低的问题，提出一种基于脊波变换 的图像增强算法，采用多种评价标准对增强后的图像进行评价，并且与直方图均衡化算法、小波增强算法进行比较。结果显示， 该算法能够更好地增强图像的边缘、对比度和细节信息，图像效果从整体上更加符合人眼视觉标准。 【关键词】煤矿井下；图像增强；脊波变换；直方图；小波增强 【中图分类号】ＴＮ９１１．７３ 【文献标志码】Ａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏａｌ Ｍｉｎｅ Ｖｉｄｅｏ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ＣＨＥＮ Ｙｅ，ＢＡＯ Ｊｉｅ，ＣＨＩ Ｑｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＥｌｅａｒｉｃｄ ａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ胁ｎ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｘｕｚｈｏｕ ２２１００８，ｈｉＣａ）ｎ 【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓ ｏｆ ｌｏｗ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｌｏｗｅｒ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｒａｔｉｏ ｅｆｆｅｃｔ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｂａｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ ｗｅａｋ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｎｄ ａｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｌｉｇｈｔ ｉｎ ｃｏａｌ ｍｉｎｅ ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ，ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｉｄｇｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｔｈｅｏｒｙ，ｕｓｉｎｇ ａ ｖａｒｉｅｔｙ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｔｏ ｅｖａｌ— ｕａｔｅ ｔｈｅ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｉｍａｇｅ，ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｈ ｈｉｔｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａ￣ｏｌ＇ｔｍ． Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｌｌ ｂｅｔｔｅｒ ｅｎｈａｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅｓ，ｃｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｄｅｔａｉｌｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｉｍａｇｅ ｅｆｆｅｃｔ ｉｓ ｉｍｐｗｖｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ． 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ】ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ ｉｎｅ；ｍｉｍａｇｅ ｅｈａｎｃｅｎｍｅｎｔ；ｒｉｄｇｅｌｅｔ ｔｒｎｓａｆｏｒｍ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍ；ｗａｖｅｌｅｔ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ 随着煤炭科学技术的发展，煤矿生产安全监测系统日 由该小波母函数生成定义在Ｒ２： ＝ ｌ ｃｏｓ０＋Ｘ２ｓｉｎ０ 趋完善，煤矿工业电视视频监控系统得到了越来越广泛的 上的Ｒｉｄｇｅｌｅｔ函数，其中ａ，ｂ和０分别为Ｒｉｄｇｅｌｅｔ的尺度、 应用。然而，由于煤矿井下环境通常比较恶劣、照度低、光 位置和方向参数。它们分别满足以下条件：ａ＞０，ｂ∈Ｒ， 线分布不均匀，图像几乎没有色彩，而且煤矿井下粉尘较 ０∈［０ ｒ２ ）。由此可知，Ｒｉｄｇｅｌｅｔ函数在直线Ｘ１ｃｏｓ０＋ 多，摄像机镜头长时间在井下会蒙上一层灰尘，从而导致 Ｘ２ｓｉｎ０：ｃ上是常数，而沿该直线垂直的方向上将得到其 工业电视图像质量不高…。另外，电视图像在传输的过 原型小波函数的波形，并且称以下变换为 ）在 上的 程中不可避免地遇到一些干扰，进一步影响了图像传输的 连续Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换 质量。所以，针对煤矿井下图像进行增强处理，提高图像 的清晰度，使井下的人员、重要设备及生产过程一目了然， 对煤矿的安全生产、抢险救灾起到重要的作用 ］。 ＣＲｒＡａ，ｂ， ） ）（ｘ）ｆ（ｘ）ｄｘ （２） １．２改进的Ｒｉｄｇｅｌｅｔ的离散化 本文提出了一种基于脊波的图像增强算法，该算法 利用脊波变换良好的线性描述特性，并改进离散脊波变换 针对二维离散数据，分别对３个参数离散化，即 ２ａｔ Ｘ ２－Ｊｉ，ａｊ＝２’，６ ． ｉ＝ ．＝２叮ｒｍ ｘ ２ ，则 的实现方法，选用自适应方法增强函数对图像进行增强处 理，能有效地描述二维空间上具有直线奇异性的信号和消 除噪声，使图像的细节更加突出明显。 ，ｆ（ｍｌ，ｍ２）＝ｍｌ２ ｃｏｓＯ￣， ＋ｍ２２ ｓｉｎ０ｊ，ｉ （３） 式中：ｍ１，， ∈［０ ｒ１，…，ｎ一１］√≥Ｊ ｒｉ＝０，…，２ｊ～一１。 从而有 １脊波变换理论 １．１连续脊波变换 （ｍ ，ｍｚ）＝２ （ ， （ｍ－．ｍ ）一 ， ））（４） 令离散脊波变换系数为 ＝＜ ， ， 假设光滑函数是定义在Ｒ上的满足零均值条件 ＞ （５） ｆ （￡）ｄｔ：ｏ、可容性条件 ：ｆ Ｉ 小波函数，则有 １ Ｗ ｌ一 ｄ ＜ａ。的 （１） 则有离散重构公式 ｆ（ｍ。，／／／２）：∑ Ｉｌｆｌｌ ＝∑ ｌ．（ｍ ，ｍ ） （６） （７） 并且满足 模意义下的等式 ）＝吉 ［（Ｘ１ｃｏｓ０＋Ｘ２ｓｉｎＯ—ｂ）／ａ］ １９０《电视技术》第８８卷第３期（总第４３Ｏ期）ｌ投稿网址ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ＶｉｄｅｏＥ．ｃｎ Ｖ 。脚Ｌ。ｃ ２ 煤矿井下Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换的图像增强 算法 ２．１基于单尺度Ｒｉｄｇｅｌｅｔ图像增强 洳 得到重构子图像。 ６）图像拼接。将得到的每个子图像拼接为完整的重 构图像。 ２．２图像增强评价标准 为了增强图像的线性信息，同时兼顾不放大噪声和 目前常用的图像评价主要有两种：一种是主观评价 保护原本清晰的边缘部分不产生失真的条件下，需要在给 法，它主要是由人眼直接观察图像得出图像的效果，这种 定的阈值范围内对Ｒｉｄｇｅｌｅｔ系数作修正。设原图像为，， 方法直观迅速，但受主观因素的影响比较大。另一种是客 脊波变换后的系数为ｒ，增强变换后的系数为Ｙ，，系数最 观评价标准，峰值信噪比（ＰＳＮＲ）是在图像去噪中是最常 小阈值和最大阈值分别为 ｉ 和ｚ ，在 Ｉ眦之外的系数 见的评价标准，它可以对图像定量地进行描述，反映出重 认为是图像线性很强的边缘信息，这部分系数需要保留， 构图像和原图像的差距，但是在实际中常常发现不同的细 小于 ； 的系数包含噪声，不需要进行放大，因而只需对 节图像虽然ＰＳＮＲ相同，而图像的视觉效果并不相同。所 系数绝对值在［ ，７－眦ｘ］之间的系数作修正处理。本文 以本文利用边缘保护指数、对比度提升指数和平均梯度作 使用如下函数来处理Ｒｉｄｇｅｌｅｔ系数的值 Ｊ １， ＜ 为评价标准，这样更加符合人们的视觉效果。 边缘保护指数ＥＰＩ是衡量图像边缘和细节突出程度 的一个标准 ，定义为 一 ＋Ｉ （ｉ，ｊ）一，ｐ（ｉｄ＋１） ） 一 ｙ（ｘ）＝ （篆） ＋等 …２ （ ） ≤ ＜ １， ≥ ） （１０） 式中：Ｌ表示原始图像；Ｌ表示增强后的图像，（ｉｄ）∈Ｚ。 （８） 边缘保护指数越大，说明图像的边缘和细节越清晰。 对比度提升指数ＣＩＩ可以反映图像增强后的对比度 式中：Ｐ表示增强曲线的非线性的程度，实际上也是增强 增强对比度有利于更好地辨认图像中的细节信 程度； ｉ ＝ＣＯ＂， 是原图像的噪声标准差，Ｃ是待定参 提升效果， 数。为了避免放大噪声，取ｃ≤３的数，ｚ 根据脊波变换 息。ＣＨ定义为 ］的最大系数 决定，其中， ＝ ，Ｌ＜１。 ㈣ 但是在实际的操作与应用上，式（８）很难事先知道一 幅自然图像的噪声水平， ； 的选择决定了图像噪声水平 是否被放大，以及增强效果的好坏。本文利用式（９）来自 ｌ，【 １ Ｇ一一Ｇｍ—ｉｎ Ｇｍ￣，＋—Ｇｍｉｎ 适应得到Ｒｉｄｇｅｌｅｔ分解系数的噪声水平 ，以ｒｊ表示第ｚ 式中：Ｇ一和Ｇ椭分别表示图像分成一定小块后每一块图 像灰度的最大值和最小值；Ｃ表示每一小块图像的对比 方向的Ｒｉｄｇｅｌｅｔ系数，令 ＝２ｏ＂计算得出 ，且 ｍｅｄｉａｎ ｚ 度；Ｃ。表示原始图像的均值；Ｃ。表示增强后的图像的均 （９） 值。对比度提升指数ＣＨ越大，说明图像增强后对比度提 升越大。 基于单尺度Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换的图像增强的步骤如下： １）对原图像进行分割。由于一幅图像中的重要特征 子图像中用直线逼近曲线。 ２）对分割后的每一个子图像进行Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换，得 平均梯度（Ａｖｅｒａｇｅ—ｇｒａｄ）可以敏感地反映出图像对 可能是曲线，将图像分割成相互重叠的１６ ｘ １６的子块，在 细节反差的表达能力，可用来评价图像的清晰程度。平均 梯度 的计算公式为 一 １ 到相应子图像的Ｒｉｄｇｅｌｅｔ系数。 ｇ ‘ 丽× （１２， ３）对于ｚ方向的系数ｒｊ，分别用式（９）计算噪声标准 差 ，并计算 和 Ｉ呲。 ４）对于每一子块的系数，使用增强函数ｒ８）计算相 式中： ，Ｙ）为图像函数；Ｍ和Ⅳ分别表示图像的行数和 应Ｙ值，放大相应的倍数，即Ｙ ＝ｒ２・Ｙ（Ｉ ｒｆ１）。 列数。一般隋况下，平均梯度越大，图像主观视觉效果 ５）对每一块处理后的系数Ｙ 进行Ｒｉｄｇｅｌｅｔ逆变换， 越好。 投稿网址ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ＶｉｄｅｏＥ．ｃｎＩ《电视技术》第３８卷第３期（总第钓０期）１９１
