内容来源：葛君超，王利鹏
在煤炭开采这一深埋地下的幽暗领域中，每个微小的环节都紧密联系着作业安全与员工福祉。然而，井下恶劣的环境条件——光线稀缺与尘埃弥漫，给图像的捕获与处理设置了重重障碍。此次，我们借由河南理工大学鹤壁工程技术学院葛君超教授团队在《矿业科学技术》期刊上发表的论文《煤矿低照度环境下基于自适应Retinex的图像增强技术研究》，共同探究这一创新技术。
一、煤矿井下的视觉挑战
设想一下，步入煤矿井下，四周仅被微弱的矿灯光线勉强照亮，其余尽是深沉的黑暗。在此类环境下，常规监控摄像头往往难以胜任，捕捉的图像或是黯淡模糊，或是对比度严重不足，难以提取有价值的信息。这既给矿井的日常监管带来困扰，更在紧急时刻构成安全隐患。
井下图像质量受损的根源在于光照的不均匀性和尘埃的干扰。煤矿井下的照明条件极为有限，加之地质结构复杂，光线分布极不均衡。此外，空气中悬浮的尘埃进一步散射和吸收光线，导致图像变得朦胧昏暗。这些因素综合作用，使得捕获的图像亮度欠缺、对比度差，难以直接应用于后续的安全监控与分析。
二、传统手段的局限
面对煤矿井下的视觉难题，科研人员始终在探索的道路上不懈前行。传统的低照度图像增强手段，例如直方图均衡化，尽管能在一定程度上提升图像的对比度，但常导致图像灰度级合并，细节丢失，且可能放大噪声。这好比用粗糙的磨具处理精细的艺术品，表面看似光亮，但细节与纹理却遭到破坏。
为改进这些方法，学者们引入了多种约束条件，如维持图像的平均亮度与噪声鲁棒性等，试图在保留图像细节的同时提升对比度。然而，这些方法大多难以在局部区域内灵活调整图像的视觉特性，易造成部分区域曝光过度或不足，如同使用固定滤镜观察世界，无法适应不同光线条件下的场景变化。
三、自适应Retinex算法的革新
在此背景下，自适应Retinex算法应运而生，为煤矿低照度图像增强带来了全新突破。该算法基于Retinex理论，该理论认为人类视觉系统能自动适应不同光照条件，从而感知物体的本色。自适应Retinex算法借鉴此原理，通过分离图像中的光照信息与反射信息，实现图像的有效增强。
简而言之，光照信息反映了照明条件下的图像特征，而反射信息则体现了物体本身的外观属性。通过Retinex算法，输入图像被分解为光照分量和反射分量，分别处理后再合并，得到增强后的图像。这一过程犹如先识别环境中的光线布局，再据此调整视觉辅助设备，从而更清晰地辨识物体。
基于自适应 Retinex 算法的煤矿低光照图像增强处理流程
四、Unet网络的精准洞察
然而，仅凭Retinex算法尚不足以应对煤矿井下的复杂环境。为进一步提升图像增强效果，研究人员引入了Unet网络这一深度学习工具。Unet网络原设计用于图像分割任务，但其对称的“U”形架构赋予其卓越的特征提取与图像重建能力。
基于自适应 Retinex 算法的煤矿低光照图像增强处理流程
在自适应Retinex算法中，Unet网络用于提取光照图和反射图的多尺度图像特征。这些特征如同图像的“基因密码”，蕴含丰富的细节信息。通过引入控制因子对这些特征进行加权处理，可有效平衡多尺度影响，避免单一尺度特征对增强结果产生过大影响。
五、自适应调节的“智慧策略”
除Unet网络外，自适应Retinex算法还引入图像梯度作为调节因子，实现多尺度算子的自适应调整。这一过程类似于根据光线变化自动调整相机曝光参数，既确保图像亮度，又保留足够细节。
通过整合重构损失与去噪模块，自适应Retinex算法能有效抑制图像增强过程中产生的噪声。这如同在清洁受污染的宝石时，既要清除表面污渍，又要避免损伤内部结构。重构损失确保增强后的图像与原图在结构上的一致性，而去噪模块则显著降低噪声干扰。
六、实验验证：成效显著
为验证自适应Retinex算法的有效性，研究人员在自建的煤矿井下图像数据集上实施了广泛实验。实验结果显示，该算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）方面优于部分现有算法。PSNR是衡量图像质量的客观指标，反映图像信号与噪声的比例关系；SSIM则侧重于评估图像结构的相似性。
具体而言，自适应Retinex算法的PSNR值达29.257dB，SSIM值达0.741。相比之下，经典Retinex算法的PSNR值为28.447dB，SSIM值为0.711。这意味着自适应Retinex算法在保持图像结构相似性的同时，显著提升图像的亮度和对比度。
此外，研究人员还将自适应Retinex算法与低照度图像增强领域的代表性算法如LIME、KinD++、MBLIEN及Reitnex-Net进行对比实验。结果显示，在PSNR、SSIM和自然图像质量评价指标（NIQE）方面，自适应Retinex算法均展现出优势。NIQE值越低表示图像质量越好，自适应Retinex算法的NIQE值仅为3.369，远低于其他算法。
七、实例展示：从朦胧到清晰
为直观展示自适应Retinex算法的效果，我们分享一个具体案例。这是一张在煤矿井下拍摄的原始图像，因光照不均和尘埃干扰，图像显得极为昏暗模糊。
经过自适应Retinex算法处理后，图像变得明亮清晰。尘埃干扰得到有效抑制，物体轮廓与细节清晰可见。这样的图像不仅便于矿井日常管理，更在紧急时刻为救援人员提供关键线索。
煤矿低光照井下图像增强效果
算法性能指标对比
本研究算法与同类算法性能指标对比
八、未来展望：照亮更多隐秘之地
尽管自适应Retinex算法在煤矿低照度图像增强方面取得显著成果，但其时效性与通用性仍需后续反复实验验证与优化。未来，随着深度学习技术的持续进步与计算能力的不断提升，我们有理由期待，自适应Retinex算法将在更多领域发挥关键作用。
设想未来的智能矿井，无论是狭窄的巷道还是深远的采空区，都能被高清摄像头清晰捕捉。通过自适应Retinex算法的处理，这些图像将为我们展现一个更为真实、清晰的地下世界。这不仅将大幅提升矿井的安全管理水平，还将为矿山的可持续发展注入新动力。
