一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法技术

本发明专利技术提出一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法，该方法是一种反锐化掩模法与NSCT(非下采样的contourlet变换)相结合的图像增强方法，包括：将图像分为高中低三种细节程度，对低细节进行加权替代中值滤波处理，对高细节区域做中等程度的增强，对中细节区域做较大程度的增强；再对图像采用基于NSCT的高频图像增强算法，基于bayes阈值估计法对高频系数进行分类，确定出强边缘，弱边缘和噪声，对不同系数分别处理。该方法避免了去噪带来的图像模糊同题，而且对图像的增强符合人眼视觉特性，既改善了煤矿井下低照度、低对比度的图像特征，又不会出现过冲，不仅避免了图像细节的损失，增强效果较好，且抑制了噪声的增强。

A method of mine image enhancement based on anti sharpening masking and NSCT algorithm

The invention provides a method for enhancing mine image unsharp masking and based on the NSCT algorithm, this method is an unsharp masking method and NSCT (non sampling contourlet transform) enhancement method, image combination including: the image is divided into high and low three level of detail for low weight details instead of the median filter, moderate to high contrast detail area, enhancing greatly on the details of the region; image enhancement algorithm of high frequency image based on NSCT, Bayes threshold estimation method to classify the high frequency coefficients are determined based on strong edges, weak edges and noise, respectively with different coefficient. This method avoids the fuzzy image denoising problem, but also to enhance the image in accord with human vision characteristics, which improves the image characteristics of low illumination and low contrast of the coal mine, and no overshoot, not only to avoid the loss of image detail, good enhancement effect, and enhanced noise suppression.

【技术实现步骤摘要】
一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法
本专利技术涉及图像增强领域，具体涉及一种煤矿井下图像增强的方法。
技术介绍
煤炭是我国最重要的能源，源于其经济的价格和丰富的储藏量，尤其是用于发电。我国80％的能源来自于燃煤。但是煤矿的开采确是有很大的难度，原因主要有：一、我国的自然灾害严重；二、生产工艺流程复杂；三、生产设备和方式落后。前两种原因基本上是不能改变的。第三种原因可以通过改进生产和使用先进设备来降低煤矿开采的难度。但是由于我国的煤矿生产的企业较多尤其是许多的小型企业管理技术欠缺，生产方式落后，从而导致了许多的煤矿事故的发生，事后更不能提供有用的监控信息以便于更好的实施救援。因此有必要煤矿井下的视频监控，这是矿井安全生产的重要保障和应急救援必要手段，在特殊的井下环境下，光照不均匀甚至全黑的环境，导致图像对比度小，图像模糊不清，而且在视频图像采集传输过程中混入大量的噪声，导致视频图像画面粗糙，质量低下，视频画面质量直接影响着矿难信息的及时获取，因此图像增强变的尤为重要。图像增强方法主要包括空间域和变换域两大类。空间域算法直接在原始图像上进行运算。常用的方法有灰度变换法、直本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法，其特征在于，所述的图像增强方法是基于反锐化掩模法和NSCT相结合的方法，步骤如下：(1)对输入图像的细节程度进行判断，把图像分为高、中、低三个细节程度；(2)釆用基于加权替代中值滤波方法对所述低细节区域的图像进行去噪处理；(3)釆用基于反锐化掩膜法对所述高、中、低三个细节区域进行不同程度的图像增强，即：对低细节区域不做增强或增强很小，对高细节区域做中等程度的增强，对中细节区域做较大程度的增强；(4)对步骤(3)得到的图像进行NSCT变换，对分解后的高频子带系数通过像素点的平均值和最大值采用基于bayes阈值进行系数分类，将高频子带分为噪声、强...

【技术特征摘要】
1.一种基于反锐化掩模和NSCT算法的矿井图像增强方法，其特征在于，所述的图像增强方法是基于反锐化掩模法和NSCT相结合的方法，步骤如下：(1)对输入图像的细节程度进行判断，把图像分为高、中、低三个细节程度；(2)釆用基于加权替代中值滤波方法对所述低细节区域的图像进行去噪处理；(3)釆用基于反锐化掩膜法对所述高、中、低三个细节区域进行不同程度的图像增强，即：对低细节区域不做增强或增强很小，对高细节区域做中等程度的增强，对中细节区域做较大程度的增强；(4)对步骤(3)得到的图像进行NSCT变换，对分解后的高频子带系数通过像素点的平均值和最大值采用基于bayes阈值进行系数分类，将高频子带分为噪声、强边缘和弱边缘，通过修正函数对噪声、强边缘和弱边缘进行增强。2.根据权利要求1所述的煤矿井下图像增强方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，对图像细节程度进行判断的方法为：首先计算各像素点的局部方差v(i,j)，并设置两个阈值T1和T2，且T1<T2，局部方差即代表像素点的细节程度；然后，根据v(i,j)的大小把图像划分为低、中、高三个细节区，即：若v(i,j)＜T1则为低细节区域；若T1＜v(i,j)＜T2则为中细节区域；若v(i,j)＞T2则为高细节区域。3.根据权利要求2所述的煤矿井下图像增强方法，其特征在于，所述各像素点的局部方差v(i,j)计算方法为：所述的局部方差定义为一个给定的窗口内所有像素的方差，即一个(2n+1)×(2n+1)窗口，f(i,j)为窗口中心像素点的灰度值，像素点(i,j)的局部方差为：其中，f(k,l)为像素点(k,l)处的灰度值，表示像素点(i,j)的局部均值，n表示整数。4.根据权利要求1所述的煤矿井下图像增强方法，其特征在于，所述的步骤(2)中，加权替代中值滤波方法为：(1)设窗口尺寸为(2n+1)×(2n+1)，向右沿着列方向滑动，滑动到下一个像素时，窗口左边一列...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓阳，元梦莹，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：北京,11