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摘要

随着煤矿智能化无人开采技术的高效发展，视频监控系统已广泛应用在国内

外各大煤矿，然而，矿井下的特殊环境给智能视频监控系统带来了严峻挑战。相

比户外光线，矿井下光线较暗，空气中有大量粉尘等因素，导致采集的图像整体

光照不均匀、对比度低、细节丢失严重，影响了图像的视觉效果和应用价值。因

此，针对矿井图像开展增强技术研究变得尤为重要。随着计算机视觉技术的发展，

利用深度学习处理低光照图像成为研究热点。在此背景下，本文基于深度学习的

方法，针对矿井图像进行增强技术研究，主要研究内容如下：