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煤矿井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
煤矿井下采掘工作场景非均质图像特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1非均质图像的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2影响图像质量的因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3图像去雾与增强技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
图像去雾技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1基于物理模型的去雾方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1.1暗通道先平方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1.2基于Retinex理论的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2基于深度学习的去雾方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.1卷积神经网络方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2.2生成对抗网络方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1直方图均衡化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2对比度增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3色彩增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.4空间滤波增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
非均质图像去雾与增强技术的融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1基于多尺度融合的去雾方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2基于深度学习的融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3基于自适应算法的融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.3.1去雾效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.3.2增强效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.3.3融合效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.1煤矿井下环境监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
7.2矿井安全监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
7.3矿山设备维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.内容概述
在煤矿井下采掘工作场景中，由于光线条件复杂、矿井环境封闭且存在多种干扰因素（如煤尘、烟雾、水汽等），使得影像质量普遍较差，难以满足实际需求。非均质图像去雾与增强技术旨在通过算法优化，提升此类图像的质量，使其在光照条件恶劣的情况下也能保
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