烧结断面火焰图像退化模型及断面图像复原
目的 图像复原是基于物理模型提高退化图像质量的一种客观方法,复原图像无失真且细节丰富.烧结机尾断面火焰图像可以反映料层的烧结状态,对烧结矿质量的检测起到至关重要的作用.由于烧结机尾环境恶劣,存在大量的烟气、粉尘以及亮度不均等干扰因素,导致相机采集到的烧结断面火焰图像存在退化现象.为消除这些影响,本文建立了烧结断面火焰图像退化模型,提出了有效的烧结断面火焰图像复原算法.方法 基于大气散射模型,采用一级多散射方法对烟尘多次散射过程进行简化,建立烧结断面火焰图像退化模型,依据Retinex理论,将场景成像分解为环境光照射分量与反射率的乘积,明确复原图像所求参数.1)求取原始图像亮度,利用Retinex理论分解原始图像,使用双边滤波来调整亮度图像,采用Sigmoid函数对反射图像进行增强,得到亮度平衡后新的烧结断面火焰图像;2)利用暗通道原理估计环境光值,结合引导滤波细化图像透射率分布;3)采用容差机制改进火焰区域的透射率,得到复原图像.结果 使用本文方法对单幅图像进行复原并与其他4种方法进行主客观评价,结果表明本文得到的复原图像亮度均衡,火焰区域细节清晰并且与烧结料层区别明显,在保持较高图像对比度的同时,图像信息熵和峰值信噪比分别为17.532 bit与22.127 dB,相比其他算法明显提高.结论 本文研究了烧结断面火焰图像的退化模型,提出有效的复原算法,实现了Retinex理论与暗通道原理的有机结合,复原图像质量较高,为烧结火焰特征准确提取打下基础.
图像复原、Retinex、暗通道先验、火焰图像、烧结机
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
高端钢铁联合研究基金资助项目F2019209323
2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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