基于圖像增強(qiáng)技術(shù)的井下圖像拼接方法研究.pdf

1、煤礦井下環(huán)境復(fù)雜，很多圖像都會(huì)受到影響。如背景色與目標(biāo)顏色相近，光源多為局域性照明等，使得拍攝的圖像會(huì)存在極亮和極暗的明顯區(qū)域劃分，在提取特征點(diǎn)時(shí)，由于極暗區(qū)域信噪比非常低，幾乎檢測(cè)不到有效特征點(diǎn)，給圖像配準(zhǔn)步驟帶來(lái)了麻煩。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出了基于雙邊濾波的改進(jìn)Retinex算法在圖像預(yù)處理階段對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。其中雙邊濾波算法充分保護(hù)邊緣，濾波之后圖像依舊很平滑。在此基礎(chǔ)上可實(shí)現(xiàn)圖像的亮、暗區(qū)域分離，單獨(dú)對(duì)暗區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)濾波處理，避免了

2、亮暗同時(shí)處理時(shí)既不能滿足暗區(qū)又不能滿足亮區(qū)的缺陷。增強(qiáng)之后，再用SURF算法計(jì)算特征點(diǎn)的描述子矢量，采用最近距離比次近距離的匹配算法將特征點(diǎn)配對(duì)，最后利用特征點(diǎn)對(duì)計(jì)算得出變換矩陣，采用線性漸變?nèi)诤戏椒ㄟM(jìn)行圖像融合。實(shí)驗(yàn)通過(guò)圖像增強(qiáng)前后特征點(diǎn)數(shù)量對(duì)比驗(yàn)證了增強(qiáng)算法的有效性，并證明了該算法顯著提高了SURF(Speeded Up Robust Features)算法的拼接效率，有利于提高匹配的準(zhǔn)確性和拼接的快速性。
　　仿真結(jié)果表明，