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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310040404.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法是由王沛琦;魏东;龙成云;王忠宾;司垒;顾进恒设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法，先采集没有采煤机的煤壁图片作为先验图像，然后当采煤机经过时采集带有水雾的图像，通过对视觉图像的分析，首先将水雾区域分割出来，然后估计区域内水雾的浓度，最后将估算的浓度带入基于大气散射的模型公式，估算出该区域去除水雾后的图像并带入原图中，得到的无水雾图像可准确的提取图像内的信息，来进行煤岩识别等工作；并可以根据不同水雾区域的浓度来调节去除水雾的强度，能有效作用于由采煤机机载喷雾系统形成的集束水流和水雾对图像的影响，稳定可靠的消除以上因素对煤壁信息的遮挡，大大提高了图像的清晰度以及提取图像信息的准确度。

本发明授权一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法，其特征在于，采用的图像采集系统包括多个摄像仪和计算机，每个液压支架顶梁下部均安装一个摄像仪，计算机装在其中一个液压支架上，将各个摄像仪均与计算机连接，具体步骤为： 步骤一、在采集图像之前，人工调整各个摄像仪的角度，使得每个摄像仪均能采集到各自对应煤壁的顶部以及底部，且所有摄像仪所采集的所有图像信息的总和能覆盖整个煤壁的顶部以及底部； 步骤二、按照步骤一设置后在每次采煤机运行到任一摄像仪覆盖区域之前，先使用各个摄像仪均采集一张没有采煤机的煤壁图片，并传递给计算机存储作为先验图像； 步骤三、当采煤机经过任一摄像仪覆盖区域时，当前摄像仪进行拍摄得到带有水雾图像，对该带有水雾图像的每个像素点进行处理，取每一像素点R，G，B值中的最小值作为这一像素点的灰度值，从而得到带有水雾图像的暗通道图； 步骤四、将得到的暗通道图进行高斯滤波，滤波后将图像转化成二值图像，之后对二值图像进行开运算，将获得的图像作为掩码对图像中的水雾区域进行分割，从而获取水雾区域图像； 步骤五、先设定一个阈值Q，采用3*3的卷积核对步骤四获取的水雾区域图像进行卷积，找出平均灰度值超过阈值Q的区域作为喷射水雾中心；接着根据喷射水雾中心的位置计算得出水雾区域图像中各个像素点分别与所有喷射水雾中心之间的距离Δd，并取其中的最小值作为判断浓度的依据； 步骤六、随着采煤机的切割，同一区域的煤壁会由于切割次数的增加而导致煤壁具有细微的变化，所以考虑到时间尺度上煤壁的变化，故在本次采煤机切割时选择其前三次采煤机切割后的无水雾图像的同一区域作为当前区域的先验知识，取有水雾图像与无水雾的图像在同一区域的差值的平方再求其加权平均值最后再开方，得到的值作为此时有水雾图像与无水雾图像的灰度差值和亮度差值；若本次采煤机切割时其之前不足三次无水雾图像，则选择其之前所有次数采煤机切割后的无水雾图像的同一区域作为当前区域的先验知识； 步骤七、将步骤五和六获得的数据均带入基于大气散射的模型公式内，从而得出水雾区域图像中各个像素点在无雾图像中对应的像素值； 步骤八、将步骤七获得各个像素点对应的像素值带入步骤三带有水雾图像中水雾区域对应的位置，从而得到无水雾的图像； 步骤九、当本次采煤机离开摄像仪覆盖区域后，再拍一张照片，作为新的先验知识供下一次使用，也作为后续对去雾模型参数进行调整的依据。

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