基于自适应Gamma校正的煤岩显微图像增强研究

作者：蒋敏; 奚峥皓^*

来源：电子显微学报, 2020, 39(01): 46-52.

• 煤
• 显微组分
• 图像增强
• Gamma校正

针对煤岩显微组分在采集过程中存在如光照变化、阴影以及非专业的补光操作所造成识别效果不理想的问题,本文提出一种基于自适应Gamma校正的图像增强方法。该方法主要分为自适应阶段和截断阶段,前者利用像素灰度值的概率分布和Gamma校正来改善模糊图像的对比度,该步骤在图像的暗区能实现良好的增强效果,但在亮区如过度曝光、白色目标和高光区域上无效。为了克服这一缺陷,本文不直接使用累积概率密度函数作为Gamma参数,而是通过设置合理的阈值来截断函数的曲线。因此,可以在不丢失亮区细节的情况下改变图像的对比度。实验结果表明,本文算法能够有效地抑制图像噪声,增强煤岩图像对比度、亮度和提高图像清晰度。

• 单位
  上海工程技术大学