一种复杂煤矿环境下的图像增强方法及系统

本发明公开了一种复杂煤矿环境下的图像增强方法及系统，涉及图像处理技术领域，对采集的目标区域的煤矿图像进行预处理，并利用深度学习语义分割模型，将煤矿图像划分为不同语义区域，包括亮区、暗区及粉尘遮挡区域；根据语义区域特性，制定差异化增强策略；改进传统Retinex模型，并引入非局部均值滤波，通过像素相似性匹配分解光照分量和反射分量。本发明通过深度学习语义分割模型将图像划分为亮区、暗区及粉尘遮挡区域，针对不同区域特性制定差异化增强策略，避免全局调整导致的细节失真，亮区采用局部对比度抑制，暗区增强光照补偿，粉尘遮挡区域通过边缘保留平滑抑制噪声扩散，显著提升各区域图像质量，确保复杂煤矿环境下的图像细节清晰可见。