研究背景与问题

本研究旨在解决煤矿井下因光照不足导致的煤矸图像质量低下，进而影响检测算法特征提取效果的问题。在煤矿井下环境中，由于光照条件受限，拍摄的图像往往亮度低、对比度不足，这直接影响了后续目标检测算法的准确性和效率。针对这一背景，本研究提出了针对性的解决方案。

研究方法

本研究提出了一种适用于井下低照度环境的目标检测方法，主要包括两个模块：低光图像增强模块和目标检测模块。首先，通过低光图像增强模块对原始的低质量图像进行处理，提高图像的亮度和对比度，从而改善图像视觉效果。接着，利用增强后的图像进行目标检测，以提高检测的准确率。 在低光图像增强模块中，采用了自适应直方图均衡化、对比度受限增强等图像处理技术，以充分挖掘图像中的细节信息。而在目标检测模块，则结合了深度学习技术和传统图像处理方法，通过特征提取和分类器设计，实现对煤矸的准确识别。

核心结果

通过实验验证，该方法在提高井下煤矸图像质量、增强目标检测性能方面取得了显著效果。与传统方法相比，所提出的方法在保持图像清晰度的同时，显著提升了图像的对比度和亮度。在目标检测任务中，该方法能够有效识别出煤矸，具有较高的准确率和召回率。 此外，该方法还具有较好的鲁棒性，在光照变化较大的环境下，依然能够保持较高的检测性能。实验结果表明，该方法在实际应用中具有较高的实用价值和推广潜力。

结论与意义

本研究提出了一种适用于煤矿井下低照度环境的煤矸图像增强识别算法。该方法不仅能够有效改善图像质量，提高目标检测的准确性，还为煤矿井下安全生产提供了技术支持。同时，本研究为类似低光照条件下的图像处理和目标检测提供了新的思路和方法。 综上所述，本研究提出的算法具有重要的理论意义和应用价值，有助于推动煤矿井下煤矸检测技术的进步，为保障煤矿安全生产提供技术支持。

文章来源：《煤炭科学技术》 网址: http://www.zgwjyzz.cn/qikandaodu/2026/0707/331.html