摘要:常规的模糊信息增强处理方法以图像对比度调整为主,高亮区域过度抑制容易导致细节信息丢失,影响图像模糊信息分析效果。因此,设计了煤矿地质无人机测绘图像模糊信息增强处理方法。正射校正煤矿地质测绘图像模糊信息特征,消除由地形起伏、相机姿态等因素导致的图像几何畸变,使图像具有正确的地理坐标和比例尺,确保图像的空间精度和可用性。多尺度分割煤矿地质测绘图像,保留图像中的重要边缘和细节,将图像分割成具有相似特征的对象或区域,避免噪声与模糊信息对图像的影响。配准煤矿地质无人机测绘图像信息,将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行空间对准,再通过去模糊算法实现模糊信息的增强处理。通过对比实验,验证了该方法的图像信息增强处理效果更佳。
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煤矿地质包括矿井地质、露天矿地质等方面,从煤矿开始开采到结束期间,对于保障煤矿安全、高效开采具有重要作用。煤矿地质图像能够通过激光雷达、卫星定位等技术,快速获取地质空间信息,并生成数字地图与三维模型,为煤矿开采提供数据支撑。在图像采集的过程中,受到噪声、光照、成像设备性能限制等影响,图像细节不清晰,边缘模糊,影响后续地质分析效果。针对此类问题,研发了多种增强处理方法。
其中基于模糊光照处理的煤矿地质图像模糊信息增强处理方法,利用模糊理论构建了一个线性模糊化函数,通过控制高亮区域并增强低亮区域,有效调整了图像对比度,从而改善了煤矿地质图像的质量[1]。但是在增强图像对比度的过程中,部分图像的细节信息可能会被牺牲,影响图像质量。基于多尺度Retinex的煤矿地质图像模糊信息增强处理方法,利用Retinex理论中的多尺度思想,在不同尺度上估计图像的光照分量并去除,从而恢复出反映图像本质的反射分量[2]。但是多尺度Retinex算法在光照变化剧烈的区域容易出现光晕伪影,容易将光晕伪影作为细节信息进行增强,影响图像质量。因此,本文在无人机测绘条件下,设计了煤矿地质图像模糊信息增强处理方法。
1、无人机测绘煤矿地质图像模糊信息处理方法
(1)正射校正煤矿地质测绘图像模糊信息特征
无人机测绘煤矿地质图像的过程中,受到中心投影、摄影轴倾斜、大气折光、地球曲率等因素影响,原始图像上几何位置、形状、尺寸均会发生一定的畸变,出现图像模糊信息[3]。因此,本文在图像模糊信息增强处理的过程中,将正射校正煤矿地质测绘图像模糊信息特征作为首要步骤,消除由地形起伏、相机姿态等因素导致的图像几何畸变,使图像具有正确的地理坐标和比例尺,确保图像的空间精度和可用性。利用影像像元坐标(r,c)与地面对应坐标(X,Y,Z)进行转换,则:
图1正射校正图像
由图1可知,原始图像经过色彩、正射等增强方式,图像的细节信息更加明显,图像模糊信息处理效果较好[4]。
(2)多尺度分割煤矿地质测绘图像
不同的煤矿地物类型存在大小差异,不同大小的目标地质图像关注的分割尺度也不同[5]。因此,本文采用多尺度分割的方式增强处理煤矿地质无人机测绘图像。保留图像中的重要边缘和细节,将图像分割成具有相似特征的对象或区域,避免噪声与模糊信息对图像的影响。无人机测绘的煤矿地质图像异质性由光谱信息权重、光谱异质性值、形状信息权重、形状异质性值决定。图像模糊信息异质性值
煤矿地质无人机测绘图像模糊信息分割前后均能够满足ωc+ωs=1的条件,证明多尺度分割后的图像与原图像一致,能够保留细节信息,确保地质分析准确性[6]。多尺度分割图像如图2所示。
图2多尺度分割图像
由图2可知,本文将煤矿地质无人机测绘图像的分割分为A、B两个部分。其中A区域的分割尺度为50,B区域的分割尺度为20[7]。A区域面积较大,分割尺度较大,小面积的地物能够有效提取,不会出现小面积地物合并、细节信息被忽略的问题。B区域较小,分割尺度较小,相邻地物边界不容易被合并,能够增强小面积地物模糊信息。
(3)配准煤矿地质无人机测绘图像信息
分割后的图像通过图像信息配准,能够进一步实现图像模糊信息增强处理[8]。将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行空间对准,再通过去模糊算法实现模糊信息的增强处理。煤矿地质无人机测绘图像信息如表1所示。
表1图像信息表
如表1所示,B区中央与边坡存在模糊信息,选择无人机测绘图像上的B区中央与边坡明显特征点作为模糊信息增强处理控制点。根据控制点建立模糊点位与图像之间的映射关系。采用正则化泛函数,恢复图像模糊点位的细节信息,增强函数
当图像模糊点位满足式(6)条件时,k返回0,证明图像细节信息增强处理完成,能够恢复图像模糊信息,完成煤矿地质后续分析任务。k返回255,证明图像细节信息未处理,重复上述步骤,直至k返回0。
2、实验验证
为了验证本文方法是否满足煤矿地质图像模糊信息增强处理需求,进行了实验分析。最终的实验结果以基于模糊光照处理的信息增强方法、基于多尺度Retinex的信息增强方法和本文基于无人机测绘的信息增强方法进行对比的形式呈现。
(1)实验过程
本次实验采用PHANTOM4无人机,其结构包括电机、前视障碍感知系统、天线、螺旋桨、机头LED指示灯、相机SD卡槽、飞行器状态指示灯、对拼按键、调参/数据接口、视觉下定位系统、一体式云台相机等。其中,云台角度抖动量为±0.02°,云台可控转动范围为-90°~+30°,像素为1.24×107,能够确保煤矿地质测绘效果。模拟光照较暗、风速适中的环境,将无人机拍摄速度设定为20帧/s,拍摄俯角为45°,以匀速拍摄,得到无人机测绘图像信息如表2所示。
由表2可知,受到光照条件、风速的影响,每一帧图像均可能存在亮度低、曝光高的问题,使图像中的模糊信息较多,影响对煤矿地质环境的分析。
表2模糊信息点位表
(2)实验结果
在上述实验条件下,随机选取出多组煤矿地质无人机测绘图像,对其模糊信息进行增强处理。模糊信息点位默认前4位为正确的,将X、Y坐标从(438529.07,3629707.05)简化为(29.07,7.05),确保信息点位的有效性。通过模糊信息处理之后,得到的图像信息,属于图像信息类别,证明模糊信息增强处理效果较好。在其他条件均相同的情况下,对比了模糊光照处理性能、多尺度Retinex处理性能和本文方法的模糊信息处理性能,实验结果如表3所示。
表3实验结果
地形地貌信息包括山川、河流、沟壑、平原等。煤层分布信息包括煤层分布范围、厚度。水文地质信息包括地下水位、水流方向、水体分布等。地质构造信息为断层、褶皱、节理等信息。开采现状信息包括开采进度、采空区分布、地面沉陷等。生态环境信息包括植被覆盖、水土流失、污染情况等。安全隐患信息包括滑坡、崩塌、地面裂缝等风险信息。交通道路信息包括矿区道路、运输线路、停车场等。设备设施信息包括矿井井口、通风设施、排水设备等。由表3可知,使用其他方法,模糊信息存在分析失误的情况,无法为煤矿生产管理提供数据支持。使用本文设计的方法之后,模糊信息点位坐标与参考坐标完全一致,处理后得到的信息与图像信息类别完全一致,能够确保图像采集的准确性,达到了本文研究的目的。
3、结语
近些年来,无人机广泛应用,搭载高清相机,快速覆盖测绘区域,采集地形地貌信息,为地质分析、资源评估提供了数据支持。在煤矿地质勘测与测绘领域,应用无人机测绘技术提高了作业效率,数据获取更加便捷。但是,无人机测绘图像受到天气条件、光照条件影响较大,图像模糊信息较多,影响后续数据处理质量。因此,本文设计了煤矿地质无人机测绘图像模糊信息增强处理方法,从正射校正、分割、配准信息等方面处理图像信息模糊问题,改善图像视觉效果,提升图像清晰度与细节信息,为煤矿地质分析提供了保障。
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基金资助:华电煤业集团有限公司科技项目(CHDKJ20-02-99);
文章来源:孙兴宇,郝志超,唐龙飞.煤矿地质无人机测绘图像模糊信息增强处理方法[J].煤矿机械,2025,46(04):222-225.
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2025-07-07我要评论
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