一种矿山数据智能采集方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种矿山数据智能采集方法及系统，包括：获取矿山监控图像；获取比特分层图像的权重；获取每层比特分层图像的连通域，获取每个连通域为粉尘区域的概率，根据连通域为粉尘区域的概率获取最上层比特分层图像的粉尘区域，基于此粉尘区域以及下一层比特分层图像的连通域获取下一层比特分层图像连通域的修正概率，基于修正概率获取粉尘区域，并获取每个像素点粉尘分布情况，根据像素点的粉尘分布情况和比特分层图像的权重获取每个像素点的局部窗口大小，完成矿山监控图像的增强

【技术实现步骤摘要】
一种矿山数据智能采集方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种矿山数据智能采集方法及系统
。

技术介绍

[0002]矿山是重要的资源开采和工业生产基地，矿山监控图像是矿山监测的重要手段之一
。
通过矿山监控图像，可以实时观察矿山作业现场的情况，及时发现和处理问题
。
然而，矿山作业中常常伴随着粉尘的产生
。
粉尘污染不仅对工作人员的健康造成威胁，而且还对监控摄像头的采集画面产生较为严重的模糊效果，导致成像的质量较低
。
因此需要对图像中的粉尘进行处理
。
[0003]粉尘在图像中通常表现为暗色或深色的点状或颗粒状物体，与图像的暗通道特性相似，因此，使用暗通道先验技术对图像进行增强时一种常用的去除粉尘影响的方法
。
但是由于矿山中的粉尘浓度往往分布不均匀，且矿山内部的背景环境过于复杂，因此单纯的进行暗通道增强的效果有限
。

技术实现思路

[0004]为了解决矿山环境复杂，增强效果有限的技术问题，本专利技术提供一种矿山数据智能采集方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术提出了一种矿山数据智能采集方法，该方法包括以下步骤：获取矿山监控图像；根据矿山监控图像获取比特分层图像，并获取每层比特分层图像的权重；对每个比特分层图像使用连通域分析获取若干连通域，根据连通域的面积以及连通域内像素点到质心的距离获取连通域为粉尘区域的概率；根据连通域为粉尘区域的概率获取最上层比特分层图像的粉尘区域，根据连通域为粉尘区域的概率
、
不同比特分层连通域和粉尘区域的距离获取每个比特分层图像的连通域的修正概率，根据修正概率获取所有比特分层图像的粉尘区域，并获取比特分层图像每个像素点的粉尘分布情况；根据每个像素点的粉尘分布情况和比特分层图像的权重获取每个像素点的局部窗口大小，根据像素点的局部窗口大小完成矿山监控图像的增强
。
[0005]优选的，所述每层比特分层图像的权重满足：第
i
层比特分层图像的权重小于第
i+1
层比特分层图像的权重，其中
i=1
，2，3，4，5，6，
7。
[0006]优选的，所述根据连通域的面积以及连通域内像素点到质心的距离获取连通域为粉尘区域的概率的方法为：对于连通域使用凸包检测算法获取每个连通域的外连多边形，令连通域的面积与外连多边形的面积的比值记为第一面积比，获取连通域的质心点，计算连通域内每个像素点到质心点的欧氏距离，获取所有像素点到质心点的欧氏距离的均值记为第一均值，根据
第一面积比
、
第一均值以及连通域的面积获取连通域为粉尘区域的概率
。
[0007]优选的，所述根据第一面积比
、
第一均值以及连通域的面积获取连通域为粉尘区域的概率的方法为：令第一面积比与连通域面积的乘积记为第一乘积，计算第一乘积和第一均值的比值，并将比值进行线性归一化，将归一化后的值记为连通域为粉尘区域的概率
。
[0008]优选的，所述根据连通域为粉尘区域的概率获取最上层比特分层图像的粉尘区域的方法为：预设概率阈值，将第8层比特分层图像作为最上层比特分层图像，对于最上层比特分层图像，将连通域为粉尘区域的概率大于预设概率阈值的连通域记为最上层比特分层图像的粉尘区域
。
[0009]优选的，所述根据连通域为粉尘区域的概率
、
不同比特分层连通域和粉尘区域的距离获取每个比特分层图像的连通域的修正概率的方法为：将最上层比特分层图像记为第
i+1
个比特分层图像，将其下一层的图像记为第
i
个比特分层图像；比特分层图像；式中，表示第
i+1
个比特分层图像的第
u
个粉尘区域的质心点，表示第
i
个比特分层图像中第
u
个粉尘区域内第
r
个像素点，表示质心点和像素点的欧氏距离，表示第
i+1
个比特分层图像的第
u
个粉尘区域内像素点的数量，表示第
i+1
个比特分层图像的第
u
个粉尘区域内像素点到质心点距离的均值，表示第
i
个比特分层图像中第
j
个连通域的质心点，表示第
i
个比特分层图像中第
j
个连通域为粉尘区域的概率，表示质心点和质心点的欧氏距离，表示第
i
个比特分层图像中第
j
个连通域内的面积，表示第
i
个比特分层图像中第
j
个连通域的修正概率；将第7层比特分层图像记为第
i+1
个比特分层图像，将其下一层的图像记为第
i
个比特分层图像，获取第6层比特分层图像所有连通域的修正概率；将第6层比特分层图像记为第
i+1
个比特分层图像，将其下一层的图像记为第
i
个比特分层图像，获取第5层比特分层图像所有连通域的修正概率；依此类推获取所有比特分层图像内每个连通域的修正概率
。
[0010]优选的，所述根据修正概率获取所有比特分层图像的粉尘区域，并获取比特分层图像每个像素点的粉尘分布情况的方法为：除去最上层比特分层图像外，令每个比特分层图像的连通域的修正概率大于预设
概率阈值；将比特分层图像的连通域记为粉尘区域；对于所有比特分层图像的粉尘区域，将粉尘区域内像素点的粉尘分布情况记为1，将非粉尘区域内像素点的粉尘分布情况记为
0。
[0011]优选的，所述根据每个像素点的粉尘分布情况和比特分层图像的权重获取每个像素点的局部窗口大小的方法为：式中，表示第
i
个比特分层图像的权重，表示第
i
个比特分层图像中的
v
个像素点的粉尘分布情况，表示预设的最大暗通道提取窗口大小，表示四舍五入，表示矿山监控图像第
v
个像素点的局部窗口大小
。
[0012]优选的，所述根据像素点的局部窗口大小完成矿山监控图像的增强的方法为：根据矿山监控图像中每个像素点的局部窗口大小使用暗通道算法对矿山监控图像进行暗通道处理完成矿山监控图像的增强
。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种矿山数据智能采集系统，包括存储器
、
处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤
。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术通过比特分层计算图像不同区域的不同粉尘浓度，通过粉尘浓度暗通道提取局部窗口进行自适应，实现了暗通道的自适应增强，增强效果更好
。
由于矿山内存在较多的设备以及背景环境极其复杂，因此对粉尘进行剔本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取矿山监控图像；根据矿山监控图像获取比特分层图像，并获取每层比特分层图像的权重；对每个比特分层图像使用连通域分析获取若干连通域，根据连通域的面积以及连通域内像素点到质心的距离获取连通域为粉尘区域的概率；根据连通域为粉尘区域的概率获取最上层比特分层图像的粉尘区域，根据连通域为粉尘区域的概率
、
不同比特分层连通域和粉尘区域的距离获取每个比特分层图像的连通域的修正概率，根据修正概率获取所有比特分层图像的粉尘区域，并获取比特分层图像每个像素点的粉尘分布情况；根据每个像素点的粉尘分布情况和比特分层图像的权重获取每个像素点的局部窗口大小，根据像素点的局部窗口大小完成矿山监控图像的增强
。2.
如权利要求1所述的一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，所述每层比特分层图像的权重满足：第
i
层比特分层图像的权重小于第
i+1
层比特分层图像的权重，其中
i=1
，2，3，4，5，6，
7。3.
如权利要求1所述的一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，所述根据连通域的面积以及连通域内像素点到质心的距离获取连通域为粉尘区域的概率的方法为：对于连通域使用凸包检测算法获取每个连通域的外连多边形，令连通域的面积与外连多边形的面积的比值记为第一面积比，获取连通域的质心点，计算连通域内每个像素点到质心点的欧氏距离，获取所有像素点到质心点的欧氏距离的均值记为第一均值，根据第一面积比
、
第一均值以及连通域的面积获取连通域为粉尘区域的概率
。4.
如权利要求3所述的一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，所述根据第一面积比
、
第一均值以及连通域的面积获取连通域为粉尘区域的概率的方法为：令第一面积比与连通域面积的乘积记为第一乘积，计算第一乘积和第一均值的比值，并将比值进行线性归一化，将归一化后的值记为连通域为粉尘区域的概率
。5.
如权利要求1所述的一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，所述根据连通域为粉尘区域的概率获取最上层比特分层图像的粉尘区域的方法为：预设概率阈值，将第8层比特分层图像作为最上层比特分层图像，对于最上层比特分层图像，将连通域为粉尘区域的概率大于预设概率阈值的连通域记为最上层比特分层图像的粉尘区域
。6.
如权利要求1所述的一种矿山数据智能采集方法，其特征在于，所述根据连通域为粉尘区域的概率
、
不同比特分层连通域和粉尘区域的距离获取每个比特分层图像的连通域的修正概率的方法为：将最上层比特分层图像记为第
i+1
个比特分层图像，将其下一层的图像记为第
i
个比特分层图像；
式中，表示第
i+1
个比特分层图像的第
u
个粉尘区域的质心点，表示第
i
个比特分层图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：戈海宾，张海燕，杨汶泉，周杨，武国庆，张兴明，朱江，
申请(专利权)人：济宁市金桥煤矿，
类型：发明
国别省市：