一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统技术方案

本发明专利技术提供的煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统，其中的方法包括如下步骤：在获取视频流后，根据每一帧视频图像内容，计算移动平均值以及环境大气光值和对比度校正因子；根据环境大气光值和每一帧视频图像的移动平均值，结合当前帧各像素点的对比度校正因子估计每一帧视频图像的大气透射率；根据每一帧视频图像的当前环境大气光值、每一帧视频图像的大气透射率和每一帧视频图像中各像素点的像素值得到去雾后的每一帧视频图像；依序输出去雾后的每一帧视频图像得到去雾后的视频流。以上方案，作为软件算法内嵌在去雾终端系统内，可以针对模糊不清、含有噪声(雾气)的煤矿井下视频图像进行实时去雾处理，获得较为清晰的视频图像画面。

An intelligent defogging method, storage medium and system of video image in coal mine

The method includes the following steps: after obtaining the video stream, calculate the moving average value, the ambient atmospheric light value and the contrast correction factor according to the video content of each frame; according to the ambient atmospheric light value and the moving average value of each frame of video image, combine each pixel of the current frame The point contrast correction factor estimates the atmospheric transmittance of each video image; according to the current ambient atmospheric light value of each video image, the atmospheric transmittance of each video image and the pixel value of each pixel in each video image, each video image after defogging is obtained; each video image after defogging is sequentially output to obtain the video stream after defogging. The above scheme, as a software algorithm embedded in the demisting terminal system, can carry out real-time demisting processing for the fuzzy and noisy video image of coal mine underground, and obtain a clearer video image.

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统
本专利技术涉及煤矿井下智能监控
，具体涉及一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统。
技术介绍
为了保证煤矿井下工人在生产过程的生命安全，以及对井下工作面主要生产设备状况的实时动态感知，目前煤矿企业广泛引进了视频监控系统，一定程度上形成了可视化远程干预性智能采煤控制系统。在煤矿井下有一些采煤设备运行时会产生大量的粉尘或其他悬浮物，如当采煤机运行采割煤层时，由于切割煤层或者少许夹杂岩石，会产生大量煤尘，弥散在整个综采工作面大气环境中，导致整个监控视频的视觉画面模糊，图像特征淹没。同时，由于采煤机的自动喷水降尘操作，导致综采工作面大气环境湿度增加，加之人工照明、环境温度、井下自排气体混合物、以及井下通风系统的综合作用，会在综采工作面大气环境中形成悬浮的煤尘、雾汽等混合物，共同作用严重影响综采工作面视觉监控效果，导致视觉监控图像模糊不清晰，甚至失效。针对煤矿井下图像受到粉尘、雾气、低照度影响，造成的图像模糊、图像特征淹没、图像质量下降等特点，各大煤矿企业或者综采设备提供商本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种煤矿井下视频图像智能去雾方法，其特征在于，在获取视频流后，所述方法包括如下步骤：/n根据第一帧视频图像内容，得到当前大气光值作为大气光值的初始值，同时初始化对比度校正因子和初始化移动平均值；/n根据第k-1帧视频图像的移动平均值及第k帧视频图像内容计算第k帧视频图像的移动平均值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值重新更新大气光值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值和第k-1帧视频图像的移动平均值计算第k帧视频图像的对比度校正因子，其中k为大于1的整数；/n根据每一帧视频图像的大气光值和移动平均值，结合当前帧各像素点的对比度校正因子得到每一帧视频图像的大气透射率；/n根据每一帧视频图...

【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下视频图像智能去雾方法，其特征在于，在获取视频流后，所述方法包括如下步骤：
根据第一帧视频图像内容，得到当前大气光值作为大气光值的初始值，同时初始化对比度校正因子和初始化移动平均值；
根据第k-1帧视频图像的移动平均值及第k帧视频图像内容计算第k帧视频图像的移动平均值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值重新更新大气光值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值和第k-1帧视频图像的移动平均值计算第k帧视频图像的对比度校正因子，其中k为大于1的整数；
根据每一帧视频图像的大气光值和移动平均值，结合当前帧各像素点的对比度校正因子得到每一帧视频图像的大气透射率；
根据每一帧视频图像的大气透射率、每一帧视频图像的大气光值和每一帧视频图像的像素值得到去雾后的每一帧视频图像；
依序输出去雾后的每一帧视频图像得到去雾后的视频流。


2.根据权利要求1所述的煤矿井下视频图像智能去雾方法，其特征在于，根据第一帧视频图像内容，得到当前大气光值作为大气光值的初始值，同时初始化对比度校正因子和初始化移动平均值的步骤中：
通过如下方式获取大气光值的初始值：根据区域搜索法，所述第一帧视频图像的大气光值为搜索所得区域内使得||(Iavg_r(p),Iavg_g(p),Iavg_b(p))-(255,255,255)||最小的像素点的像素值；其中，p为像素点，Iavg_r(p)为像素点p的r值，Iavg_g(p)为像素点p的g值，Iavg_b(p)为像素点p的b值，‖‖是指两个向量之间的欧氏距离；
第一帧视频图像中各像素点的像素值作为初始的移动平均值；
第一帧视频图像的对比度校正因子初始化为1。


3.根据权利要求2所述的煤矿井下视频图像智能去雾方法，其特征在于，根据第k-1帧视频图像的移动平均值及第k帧视频图像内容计算第k帧视频图像的移动平均值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值重新更新大气光值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值和第k-1帧视频图像的移动平均值计算第k帧视频图像的对比度校正因子，其中k为大于1的整数的步骤中：
通过移动平均值统计分析模型计算第k帧视频图像的移动平均值：



以上，k表示第k帧视频图像序号，p为像素点，为第k帧视频图像p像素点处的移动平均值；Ik(p)为第k帧视频图像p像素点的像素值；αk为第k帧的移动平均值权重值，αk的取值满足如下条件：
K％Kth＜Kth时，αk置为0.9，其中％为模运算，Kth为帧数阈值；
K％Kth≥Kth且0.5＜αk≤0.9时，使用αk＝αk-b更新αk，其中b为调节步长且b≤0.1；
K％Kth≥Kth且αk≤0.5时，将αk重置为0.9。


4.根据权利要求3所述的煤矿井下视频图像智能去雾方法，其特征在于，根据第k-1帧视频图像的移动平均值及第k帧视频图像内容计算第k帧视频图像的移动平均值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值重新更新大气光值；根据第k帧视频图像内容及其移动平均值和第k-1帧视频图像的移动平均值计算第k帧视频图像的对比度校正因子，其中k为大于1的整数的步骤中，根据如下方式获取第k帧视频图像的大气光值Ak：
K％Kth＜Kth时，Ak＝Ak-1，其中％为模运算；
K％Kth≥Kth且0.5＜αk≤0.9时，使用αk＝αk-b更新αk，其中b为调节步长且b≤0.1；然后根据每个αk重新计算移动平均值并估算大气光值，将其记为A'，将用于更新第k帧的大气光值Ak；
K％Kt...

【专利技术属性】
技术研发人员：南柄飞，王凯，郭志杰，李首滨，付振，姚钰鹏，曹贯强，
申请(专利权)人：北京天地玛珂电液控制系统有限公司，北京煤科天玛自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11