基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下低光照?qǐng)D像增強(qiáng)算法
煤炭科學(xué)技術(shù)
頁(yè)數(shù): 11 2022-12-28
摘要: 由于煤礦井下空間環(huán)境的復(fù)雜性與惡劣的光照條件,視覺(jué)設(shè)備獲取的圖像容易存在對(duì)比度不足、紋理細(xì)節(jié)差等問(wèn)題,嚴(yán)重影響了視覺(jué)設(shè)備的工作可靠性,限制了進(jìn)一步的基于圖像的智能視覺(jué)應(yīng)用。為提高礦井下低照度圖像的對(duì)比度,同時(shí)強(qiáng)化其紋理細(xì)節(jié),提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井下低光照?qǐng)D像增強(qiáng)模型,該模型包含有3個(gè)子網(wǎng)絡(luò),分別為分解網(wǎng)絡(luò)、光照調(diào)整網(wǎng)絡(luò)和反射重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。分解網(wǎng)絡(luò)將煤礦井下圖像分解為光照分量...