基于HSV空间改进融合Retinex算法的井下图像增强方法 论文

煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分，煤矿井下视频监控 是保证煤矿安全的重要手段，而监控图像的质量 直接决定监控的有效性。然而，目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响，煤矿视频图像的增强效果有待提升。针对这一问题，提出一种在HSV空间变换的条件下，利用改进双边滤波算法 与多尺度Retinex算法 融合的方法。

针对多尺度Retinex算法中存在的容易出现光晕、边缘模糊等问题，提出了通过改进的双边滤波理论与多尺度Retinex算法融合的方法进行增强，增加了修正函数的双边滤波 作为多尺度Retinex算法中的中心环绕函数【自适应双边滤波的Retinex图像增强算法】。同时，图像由RGB空间转换到HSV空间中，保持色调分量不变，通过融合Retinex算法对亮度分量进行增强，并对饱和度分量进行校正【基于双边滤波和Retinex算法的矿井图像增强方法】。将图像由HSV空间转换回RGB空间，完成图像增强。

通过实验验证，提出的改进的融合Retinex算法 相较于多尺度Retinex算法，带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法具有更好的图像增强效果【基于双边滤波的单尺度Retinex图像增强算法.pdf】。

---

Q1： 你对煤矿井下视频监控的重要性有何理解？

Q2： 改进双边滤波算法在图像增强中有哪些优越性？

Q3： Retinex算法在图像处理中的应用范围有哪些？

Q4： 如何评估不同算法在图像增强中的实际效果？

Q5： 在其他领域，HSV空间转换对图像处理有何影响？