针对井下环境亮度低，粉尘严重等问题所导致的监控视频图像光照不均匀及模糊不清现象，提出了一种基于二维伽马函数的井下视频图像增强算法。该算法利用具有边缘保持性的引导滤波提取光照分量，随后通过二维伽马函数自适应调整光照，并结合基于受限自适应的直方图均衡化技术来优化整个图像的对比度，从而显著提升图像的清晰度和信息量。

通过与经典算法的对比，无论在视觉效果上，还是在信息熵、平均梯度和标准差等客观指标方面，该算法均表现出更为优越的性能。具体来说，结果表明该方法不仅有效提高了图像的清晰度和信息量，同时还缓解了井下光照不均匀和粉尘导致的图像质量问题，整体增强了井下视频监控图像的视觉效果。欲了解更多关于直方图均衡化技术如何在图像增强中的应用，请参考图像增强_直方图均衡化和基于直方图均衡化的图像增强等相关文章。

这种增强技术不仅适用于井下环境，也广泛应用于其他需要图像增强的场景，如医学影像处理、遥感图像分析等，更多相关信息可参考matlab图像处理直方图均衡化增强图像等资源。读者可以进一步深入了解直方图均衡化在图像处理中的广泛应用以及不同算法的对比分析，从而更加全面地掌握图像增强技术。