文献类型：期刊文章

作　　者：张谢华[1,2] 张申[2,3] 方帅[4] 曹洋[5]

机构地区：[1]江苏师范大学现代教育技术中心,江苏徐州221116 [2]中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008 [3]中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008 [4]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [5]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027

出　　处：《煤炭学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60705015)

年　　份：2014

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：198-204

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。

关 键 词：雾尘图像复原  同步去噪  暗原色先验  双边滤波

分 类 号：TD714] TP391.41]