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用于矿井电力系统的红外图像增强方法研究
矿井电力系统是保障煤矿安全生产的重要组成部分。对于矿井电力设备的状态监测和故障诊断，红外成像技术已经被广泛应用。然而，在复杂的矿井环境下，红外图像的低对比度和模糊不清的问题经常出现，这给红外图像处理和分析带来了困难。因此，针对这种情况，本文将重点介绍一种用于矿井电力系统的红外图像增强方法。
红外图像增强是提高红外图像质量，使低对比度、噪声等问题得到解决，从而更好地实现图像分析和诊断的方法。在矿井电力系统中，红外图像增强方法应用广泛，但目前还没有一种完美的方法。
有关图像增强的研究已经有很多，像直方图均衡化、中值滤波、小波变换等方法已经成功地应用于红外图像中。而在矿井电力系统中，红外图像往往受到多种干扰，例如矿井内部环境复杂多变，气体、烟尘等因素都会影响红外图像的清晰度，因此单一方法往往无法得到满意的效果。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于小波变换和直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法首先将红外图像进行小波变换，检测到小波系数的峰值，然后将这些峰值与总体均值进行比较，得到一个阈值。通过选取大于阈值的峰值，提取出图像中的较强纹理信息。
接下来，将提取出的信息进行直方图均衡化处理，使得整幅图像的灰度分布更加均匀，进而增强图像的对比度和亮度。最后，使用小波逆变换将增强后的图像还原成原始大小的图像。
为了验证该方法的有效性，我们对矿井电力系统的实际红外图像进行了实验。实验结果表明，该方法可以显著提高红外图像的质量，使得图像中的目标更加清晰明确，有助于诊断和分析矿井电力设备的状态。
总之，在矿井电力系统中，红外图像增强方法是一项非常关键的技术，对于保障煤矿生产和工人安全有着重要作用。本文提出的基于小波变换和直方图均衡化的红外图像增强方法，可以有效地提高红外图像质量，对于矿井电力系统的故障检测和诊断具有实际应用价值。