基于HSV空间改进融合Retinex算法的井下图像增强方法

张立亚^1,2,3，郝博南^1,2,3，孟庆勇^1,2,3，温良^1,2,3，吴文臻^1,2,3

1. 煤炭科学技术研究院有限公司2. 煤矿应急避险技术装备工程研究中心3. 北京市煤矿安全工程技术研究中心

摘 要：煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分,煤矿井下视频监控是保证煤矿安全的重要手段,而监控图像的质量直接决定监控的有效性,目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响,煤矿视频图像的增强效果有待提升。针对这一问题,提出一种在HSV空间变换的条件下,利用改进双边滤波算法与多尺度Retinex算法融合的方法。首先针对多尺度Retinex算法中存在的容易出现光晕、边缘模糊等问题,利用改进的双边滤波理论与多尺度Retinex算法融合的方法进行增强,增加了修正函数的双边滤波作为多尺度Retinex算法中的中心环绕函数;同时将图像由RGB空间转换到HSV空间中,保持色调分量不变,通过融合Retinex算法对亮度分量进行增强,并对饱和度分量进行校正;最后将图像由HSV空间转换会RGB空间,完成图像增强。通过实验验证,提出的改进的融合Retinex算法相较于多尺度Retinex （Multi-Scale Retinex,MSR）算法、带色彩恢复因子的多尺度Retinex（Muti-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR）算法,在色彩和边缘模糊处理等方面有所改进;同时在煤矿井下工作面等环境中,对图像均值、标准差、峰值信噪比（PSNR）和信息熵等指标进行评判,相较于MSR算法分别提高了15.24%,16.54%, 42.77%,2.82%,相较于MSRCR算法分别提高了8.13%,5.51%,10.90%,0.59%。实验数据表明,改进的融合Retinex算法对图像的增强过程中,提高了图像的亮度、对比度,抑制了图像光晕和边缘模糊现象,为煤矿安全生产和智慧矿山的建设提供决策支持。

关键词：图像增强;双边滤波;Retinex算法;HSV色彩空间;煤矿安全;