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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116934621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310892360.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法及系统是由樊红卫;张超;刘金鹏;曹现刚;张旭辉;毛清华;李曼;马宏伟设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法及系统，获取煤矿井下尘雾图像；基于尘雾图像，获取全局大气光强及精细化透射率；使用全局大气光强及精细化透射率，利用大气散射模型进行尘雾图像去尘雾，得到去尘雾后图像，然后将去尘雾后图像从RGB空间转换至HSV空间，并结合直方图均衡化方法对亮度分量进行均衡并与均衡前亮度分量加权融合，完成亮度分量的增强，再利用饱和度自适应拉伸函数对饱和度分量进行矫正，色调分量保持不变，最后将图像转回至RGB空间，完成去尘雾后图像的增强。本发明能够得到亮度更高和色彩更鲜艳的去尘雾图像。

本发明授权一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种井下低照度环境图像去尘雾与增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 1数据获取：获取煤矿井下系统的尘雾图像； 2全局大气光强估计：使用步骤1中获取的尘雾图像，获取尘雾图像的最小、最大像素通道，并获取最小像素通道和最大像素通道间的差值，得到通道差，然后利用阈值分割与伽马矫正结合尘雾图像中尘雾浓度大于预设值的区域对通道差相应区域进行修正，利用修正后的通道差引导尘雾图像进行引导滤波，得到全局大气光强； 3透射率估计：使用步骤1中获取的尘雾图像，利用暗、亮通道先验，获取尘雾图像的暗、亮通道透射率，并结合尘雾图像中像素最大的通道分量的区域分割进行暗、亮通道透射率融合，得到初始透射率，最后利用尘雾图像的灰度图做引导图对初始透射率做引导滤波，得到精细化透射率； 所述透射率估计，具体为： 首先利用暗通道先验获取尘雾图像的暗通道透射率tDCPx；然后利用亮通道先验获取尘雾图像的亮通道透射率tBCPx；之后结合通道分量的区域分割进行不同透射率融合权值的获取，表达式为： 式中，CDCPx为暗通道透射率融合权值，C1x为通道分量小于阈值的部分，在求暗通道透射率融合权值时，大于等于阈值的部分像素值为零；CBCPx为亮通道透射率融合权值，C2x为通道分量大于阈值部分，在求亮通道透射率融合权值时，小于阈值部分的像素值为零；T为分割阈值；Cmaxx为RGB图像三通道中最大像素组成的通道；α为C1x的调整系数，β为C2x的调整系数； 在获取暗通道透射率融合权值和亮通道透射率融合权值后，将暗通道透射率融合权值和亮通道透射率融合权值进行融合，获得图像初始透射率，表达式为： 式中，tx为融合后图像初始透射率，CDCPx为暗通道透射率融合权值，CBCPx为亮通道透射率融合权值； 最后利用尘雾图像的灰度图像作为引导图，指导初始透射率做引导滤波，得到精细化透射率，完成透射率估计； 4亮度增强及饱和度矫正：使用步骤2和3得到的全局大气光强及精细化透射率，利用大气散射模型进行尘雾图像的去尘雾，得到去尘雾后的图像，然后将去尘雾后图像从RGB空间转换至HSV空间，并结合直方图均衡化方法对亮度分量进行均衡并与均衡前亮度分量加权融合，完成亮度分量的增强，再利用饱和度自适应拉伸函数对饱和度分量进行矫正，色调分量保持不变，最后将图像转回至RGB空间，完成去尘雾后的图像的增强。

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