王诚聪，刘亚静

(华北理工大学 矿业工程学院，河北 唐山 063210)

安全生产是煤矿企业发展的关键，为确保煤矿企业高效且快速的发展，井下视频监控为煤矿安全生产提供有力的保障，设立井下视频监控可将存在的安全隐患防范于未然，从而推进智慧矿山的建设与发展[1]。然而井下生产环境很明显的特点就是光线差、亮度低、粉尘多，以及灯光照明不均匀，这些因素对矿井安全监控视频图像的视觉质量有很大的影响，导致不能拍摄出较高识别率的井下图像，且对视频图像监控判别是否存在违规行为造成了一定的限制作用，如果由于光照以及粉尘的原因导致监控视频没有及时发现问题并解决问题[2]，将会造成巨大的人员伤亡和经济损失，影响矿井的生产与发展，因此对视频监控图像增强处理是实现智能化矿山安全生产的前提条件[3]。

到目前为止，井下图像增强处理中[4]，传统的算法主要有Retinex算法，直方图均衡化算法，同态滤波算法等。Retinex算法是以色彩一致性为基础的，对于低频图像可以有效的对图像自适应增强，但是对于亮度差异特别大的图像[5]，会导致亮度大的区域出现光晕效应且图像整体出现过增强现象；直方图均衡化算法，高效且易于实现，被广泛应用，但是通过均衡化处理后对比度过分增强，容易使某些细节消失[6]；同态滤波通过处理图像的反射分量来达到增强图像的目的，对光照不均匀的图像补偿效果明显，但是对于选取滤波器的参数以及算法的实现上有一定的难度，不易实现[7，8]。……