Resumen

Las instalaciones de iluminación se ven afectadas debido a las condiciones de la mina de carbón en la alta contaminación de polvo, que traen problemas de oscuridad, sombra o reflexión a las imágenes de carbón y ganga, y hacen que sea difícil identificar el carbón y la ganga del fondo. Para resolver estos problemas, en este trabajo se propone un modelo de preprocesamiento para imágenes de baja calidad de carbón y ganga basado en un algoritmo de mejora conjunta. En primer lugar, se analizan en detalle las características de las imágenes de carbón y ganga, y se proponen formas de mejora. En segundo lugar, se establece el flujo de preprocesamiento de imágenes de carbón y ganga basándose en las características locales. Por último, se propone un algoritmo de mejora conjunta de la imagen basado en el filtrado bilateral. En los experimentos, se utiliza la segmentación K-means clustering para comparar los resultados de segmentación de los diferentes métodos de preprocesamiento con la entropía de la información y la similitud estructural. A través de los experimentos de simulación para seis escenas, los resultados muestran que el modelo de preprocesamiento propuesto puede reducir eficazmente el ruido, mejorar el brillo y el contraste general, y mejorar los detalles de la imagen. Al mismo tiempo, tiene un mejor efecto de segmentación. Todo ello puede proporcionar una mejor base para el reconocimiento de objetivos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:imagen de ganga, flujo de carbón, condiciones del carbón, alta contaminación por polvo, diferentes métodos de preprocesamiento, flujo de preprocesamiento de imágenes, mejores efectos de segmentación, algoritmo de mejora conjunta, características del carbón, problema de dim
• Keywords:gangue image, flow of coal, conditions of coal, high dust pollution, different preprocessing methods, image preprocessing flow, better segmentation effects, joint enhancement algorithm, characteristics of coal, problem of dim