图像增强技术在煤矿岩层监视系统中的应用研究

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通常煤矿井下巷道顶板发生冒顶事故, 多数情况下规模较大, 其危害性较为严重, 巷道两帮的失稳造成煤帮大面积滑落, 也易于诱使顶板冒落。因此, 所有采用锚杆支护的煤巷都应该进行日常巷道矿压与支护监测。监测的目的一是井下作业人员随时观测巷道围岩活动情况, 一旦发现异常, 可及时采取措施, 保证安全生产;二是通过监测获得围岩稳定状况的信息, 为修改、完善设计提供依据[1]。我们首次研制了基于视频图像处理技术的煤矿井下岩层监视监测系统, 对监测取得的信息进行科学分析, 从而预测锚杆支护巷道顶板事故, 避免顶板事故的发生[2]。由于煤矿井下环境恶劣, 视频信号在采集与传输过程中不可避免地受到电磁等各种干扰, 造成图像模糊不清, 因此有必要对煤矿井下岩层图像进行增强处理。

本文主要研究如何在煤矿井下岩层监视监测系统中利用图像增强技术, 进一步完善我国现行煤巷锚杆支护的监测手段。

1 基于图像增强技术的煤矿岩层监视系统组成[2]

基于图像增强技术的煤矿岩层监视监测系统由硬件和软件两部分组成。硬件系统包括:矿用本安型光纤摄像仪、视频光端机、图像采集卡和多媒体计算机系统。由于井下各种强电磁信号干扰较多, 且从井下到地面传输距离较远, 因此为了防止干扰及传输过程中的损耗, 视频信号的传输采用光缆。其系统构成如图1所示。软件系统主要包括图像采集、图像增强、边缘检测、图像识别、统计输出等部分。图像增强主要包括图像的线性拉伸、人工分段或自动分段线性拉伸、对数指数拉伸、直方图均衡化、直方图高斯化、图像正规化、高通滤波、低通滤波、带通滤波、中值滤波、全方向的各种滤波、纹理增强等。

2 图像增强技术的主要原理

图像增强技术有两类方法:空间域法和频率域法。空间域法主要是在空间域内对图像象素灰度值直接运算处理。频率域法就是在图像的某种变换域内, 对图像的变换值进行运算。如先对图像进行付立叶变换, 再对图像的频谱进行某种修正 (如滤波等) , 最后将修正后的图像变换值逆变换到空间域, 从而获得增强过的图像。常用的图像增强技术有:对比度处理、直方图修正、噪声滤除、边缘增强、变换处理等。

图像增强是图像处理的一种方法。尽管图像处理技术目前已广泛应用于办公自动化、工业机器人、地理数据处理、医学图像处理、地球资源、遥感、工业检测等领域。但是将图像处理技术应用于煤矿工业还是一项新的探索。

图像在生成和传输过程中也常受到各种噪声源的干扰和影响而使图像处理变差。有时抽样效果差的系统也同样给图像带来噪声。反映在图像上, 噪声使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或变小, 形成一些虚假的物体边缘或轮廓。抑制或消除这类噪声而改善图像质量的过程称为对图像的平滑过程。

对于受噪声干扰的图像, 可用图像平滑方法来滤除噪声。由于图像的细节在频率域反映为高频分量, 与噪声的高频混淆, 因此, 如何既保持图像细节又滤除随机噪声, 一直是图像平滑的关键。

设原图像中某点像素 (x, y) 的灰度值为f (x, y) , 它的邻域S为M×N的矩阵窗口, 其中M、N分别为邻域S所包含的每行、每列的像素个数。点 (x, y) 的邻域S一般取包含它的3×3的邻域或5×5邻域或7×7邻域, 则平滑后的点 (x, y) 灰度值为:

其中:T为给定的阈值, 关于阈值的选择方法参见参考文献[3]。平均值为:

这种算法是在简单平均法的基础上, 仅仅将具有不同值的点看成是由噪声产生的, 用周围点的灰度平均值来代替, 当一些点的灰度值f (x, y) 与平均值的差不超过规定的阈值时, 仍然保留其原来的值, 从而可减少因简单平均法而使图像灰度急剧变化的边缘部分模糊的现象, 这就是该方法的优点。

3 图像增强综合技术在煤矿岩层监视系统中的应用

地面的计算机利用视频图像采集卡每秒钟采集2幅煤矿井下锚杆钻孔的实时图像, 存储在计算机中, 便于进行图像预处理、边缘检测、图像识别等手段。

图2是含有噪声干扰的原始, 经过图像平滑滤波处理后, 图像中的噪声基本被滤除, 如图3所示。

4 结语

总之, 应用图像增强技术使煤矿岩层图像的清晰度增加了, 便于人眼观察和计算机的识别。因此对煤矿井下岩层图像而言, 适当的进行预处理, 即改变图像像素的灰度分布, 平滑滤波消除图像中的噪声干扰, 便于以后的图像分割、边缘提取及图像识别等处理, 从而进一步完善我国现行的煤巷锚杆支护监测手段。

摘要：本文根据目前煤巷锚杆支护监视现状, 提出利用图像增强技术增强煤矿井下岩层的工业电视图像的质量, 从而便于人眼的观察和计算机的模式识别;本文主要研究如何在煤矿井下岩层监视监测系统中利用图像增强技术, 进一步完善我国现行煤巷锚杆支护的监测手段。

关键词：图像增强,平滑滤波,岩层监视

参考文献

[1] 侯朝炯.煤巷锚杆支护[M].徐州:中国矿业大学出版社, 1999, 2.

[2] 袁小平.基于图像处理技术的煤矿岩层监视监测系统研究[D].徐州, 2004, 6.

[3] 王新成.多媒体实用技术[M].成都:电子科技大学出版社, 1995.