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.
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