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申请/专利权人：天津博诺智创机器人技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图像去雾与增强的井下V‑SLAM特征匹配改进方法，属于图像处理领域，获取矿井下含雾图像；通过含雾图像，获取估计透射率以及大气光值，利用物理去雾退化模型得到雾后的图像，通过直方图均衡化的方法来扩大图像灰度值的动态范围，增强图像整体对比度，再将图像扩展成8层图像金字塔，计算图像信息熵H，对小于经验熵值图像块做锐化处理，在金字塔中逐层提取图像的ORB特征点，采用四叉树均匀化算法对特征点均匀化处理，计算特征点的BRIEF描述子，进行特征匹配。本发明能够提高V‑SLAM视觉里程计在井下存在大量的粉尘和水雾环境中的所获取的图像出现模糊、失真的问题，提高视觉里程计的特征匹配精度。

主权项：1.一种基于图像去雾与增强的井下V-SLAM特征匹配改进方法，其特征在于：包括：步骤1图像获取：获取井下环境中的粉尘和水雾的含雾图像；步骤2估计透射率，使用步骤1中获取的含雾图像，获取含雾图像的最小像素通道，并使用均值滤波对这一点通道处像素值进行滤波，利用透射率阈值对透射率进行初步估计，然后通过设定经验阈值进行自适应透射率估计，最终得到所需的透射率；步骤3估计全局大气光，使用步骤1中获取的含雾图像，获取含雾图像的最大像素通道，使用均值滤波对通道处像素值进行滤波，对全局大气光进行估值获得大气光值；步骤4物理模型去雾，使用步骤2和3得到的透射率值和大气光值，利用含雾图像退化物理模型恢复得到去雾图像；步骤5直方图均衡化，使用步骤4得到的去雾图像，将去雾图像从RGB转为灰度图，利用直方图均衡化扩大图像灰度值的动态范围，增强图像整体对比度；步骤6构建图像金字塔，使用步骤5得到的直方图均衡化的灰度图像，在缩放因子的作用下，将灰度图像扩展成多层图像金字塔，然后将图像金字塔中的每层图像分割成图像块，计算图像块的信息熵，并将得到的信息熵与经验阈值进行比较，对信息熵小于阈值的图像块进行锐化以增强图像中的细节；步骤7特征点提取，使用步骤6得到的增强后的图像块，在多层图像金字塔中逐层提取ORB特征点，对每层特征点采用四叉树均匀化算法进行均匀化处理，计算特征点的BRIEF描述子，对均匀化处理后的特征点，生成二进制的描述符，描述特征点的方向信息，使用这组二进制字符作为特征点的BRIEF描述子；步骤8特征匹配，使用步骤7得到的BRIEF描述子，利用快速近似最近邻的方式来对图像帧之间进行特征匹配，最后采用随机采样一致性检测RANSAC方法进行误匹配去除。

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