【摘 要】
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煤矿井下环境复杂,很多图像都会受到影响。如背景色与目标颜色相近,光源多为局域性照明等,使得拍摄的图像会存在极亮和极暗的明显区域划分,在提取特征点时,由于极暗区域信噪
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煤矿井下环境复杂,很多图像都会受到影响。如背景色与目标颜色相近,光源多为局域性照明等,使得拍摄的图像会存在极亮和极暗的明显区域划分,在提取特征点时,由于极暗区域信噪比非常低,几乎检测不到有效特征点,给图像配准步骤带来了麻烦。针对这个问题,提出了基于双边滤波的改进Retinex算法在图像预处理阶段对图像进行增强。其中双边滤波算法充分保护边缘,滤波之后图像依旧很平滑。在此基础上可实现图像的亮、暗区域分离,单独对暗区域进行增强滤波处理,避免了亮暗同时处理时既不能满足暗区又不能满足亮区的缺陷。增强之后,再用SURF算法计算特征点的描述子矢量,采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对,最后利用特征点对计算得出变换矩阵,采用线性渐变融合方法进行图像融合。实验通过图像增强前后特征点数量对比验证了增强算法的有效性,并证明了该算法显著提高了SURF(Speeded Up Robust Features)算法的拼接效率,有利于提高匹配的准确性和拼接的快速性。仿真结果表明,此种对图像预处理的算法不仅能够使图像满足人眼的需求,而且明显提高了图像中暗区域的有效特征点数量,所以对井下存在极亮和极暗明显区域划分的图像在使用SURF算法提取特征点之前先用本文提出的算法对图像进行增强,可以快速,准确的将有相同区域的图像拼接成一幅清晰,宽视野的图像。
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