發(fā)布時(shí)間：2018-11-20 07:08

【摘要】：通過對井下視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集的各類開采、地質(zhì)環(huán)境信息進(jìn)行有效分析,可為制定井下開采方案以及進(jìn)行災(zāi)害救援提供準(zhǔn)確依據(jù)。由于井下光照不均勻,粉塵較多,嚴(yán)重干擾了監(jiān)控探頭獲取高質(zhì)量的監(jiān)控圖像。為此,結(jié)合小波變換方法,提出了一種小波變換域改進(jìn)閾值去噪方法。該方法首先對井下視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行3層小波分解,得到低頻和高頻分解系數(shù);其次對低頻分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到空間域背景圖像,采用維納濾波算法進(jìn)行處理,以去除其中存在的少量噪聲;然后根據(jù)經(jīng)典小波硬、軟閾值去噪模型的不足,提出了一種改進(jìn)型閾值去噪模型,該模型可分別根據(jù)不同的高頻分解系數(shù)自適應(yīng)設(shè)定閾值,可有效去除不同分解層高頻系數(shù)中的噪聲,對去噪后的各高頻分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到空間域細(xì)節(jié)圖像;最后,分別將去噪后的空間域背景圖像和細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行疊加,得到去噪后的井下視頻監(jiān)控圖像。采用1幅內(nèi)蒙古某煤礦井下視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行試驗(yàn),并引入了經(jīng)典小波硬、軟閾值去噪模型及2類已有的改進(jìn)型閾值去噪模型與所提方法進(jìn)行試驗(yàn)對比,結(jié)果表明,所提方法不僅可有效去除井下視頻監(jiān)控圖像中的噪聲,而且可保持圖像細(xì)節(jié)信息完整性。
[Abstract]:Through the effective analysis of all kinds of mining and geological environment information collected in real time by the video surveillance system, it can provide an accurate basis for drawing up the downhole mining plan and carrying out disaster rescue. Due to uneven lighting and more dust underground, the monitoring probe is seriously disturbed to obtain high quality monitoring images. In this paper, an improved threshold denoising method in wavelet transform domain is proposed. The method firstly decomposes the video surveillance image into three layers of wavelet transform to get the decomposition coefficients of low frequency and high frequency. Secondly, the low frequency decomposition coefficient is reconstructed, and the spatial background image is obtained, and the Wiener filter algorithm is used to remove a small amount of noise. Then, according to the shortcomings of the classical wavelet hard and soft threshold denoising model, an improved threshold de-noising model is proposed, which can adaptively set the threshold according to different high frequency decomposition coefficients. It can effectively remove the noise from the high frequency coefficients of different decomposition layers and reconstruct each high frequency decomposition coefficient after denoising to obtain the spatial domain detail image. Finally, the background image and detail image after denoising are superposed to obtain the downhole video surveillance image after denoising. A video surveillance image of a coal mine in Inner Mongolia is tested, and the classical wavelet hard, soft threshold denoising model and two kinds of improved threshold denoising model are introduced and compared with the proposed method. The proposed method can not only effectively remove noise from underground video surveillance images, but also maintain the integrity of image detail information.
【作者單位】： 吉林省經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)中心;
【分類號】：TD76

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本文編號：2344190