基于模型的工业图像增强技术

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangshuxi
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井下原煤皮带监视图像由于照度低,粉尘所致的能见度差,采掘机振动引起固定在井巷壁支架上的摄像机抖动,井下供电电源波动以及经从井下至地面长距离传输等因素,所采集的图像受到的污染较为严重。针对这种情况,本文提出一种基于模型的工业图像增强技术,该技术将图像信号先经过非线性中值滤波器滤波,再基于原煤皮带机模型作边缘轮廓锐化处理,所恢复的图像质量较为理想,能够满足工程的要求。 Downhole raw coal belt monitoring images due to low illumination, poor visibility due to dust, mining machine vibration caused by fixed in the shaft wall bracket camera shake, downhole power supply fluctuations and from long downhole to ground transmission and other factors, the collected Images are more polluted. In view of this situation, this paper presents a model-based industrial image enhancement technology, the image signal is first filtered through a nonlinear median filter, and then based on raw coal belt model for edge contour sharpening, the restored image quality More ideal, able to meet the requirements of the project.
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