【摘 要】
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针对在机器视觉的边坡监测过程中，雾的存在会降低图像质量，影响监测效果的问题，本文提出了一种结合暗通道先验（DCP）的边坡监测方法。首先，通过计算实时图像的FADE值，判断采集的图像是否需要去雾。对于需要去雾的图像，利用DCP算法进行去雾处理，还原其纹理细节信息；然后，利用尺度不变特征变换（SIFT）算法对去雾后的图像进行特征点匹配，利用随机抽样一致性（RANSAC）算法筛选优秀的匹配点对，获取模板
【基金项目】
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煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放研究基金（E22015）；
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针对在机器视觉的边坡监测过程中，雾的存在会降低图像质量，影响监测效果的问题，本文提出了一种结合暗通道先验（DCP）的边坡监测方法。首先，通过计算实时图像的FADE值，判断采集的图像是否需要去雾。对于需要去雾的图像，利用DCP算法进行去雾处理，还原其纹理细节信息；然后，利用尺度不变特征变换（SIFT）算法对去雾后的图像进行特征点匹配，利用随机抽样一致性（RANSAC）算法筛选优秀的匹配点对，获取模板与图像的变换矩阵，进而利用仿射变换求取模板坐标，求得边坡的位移。试验结果表明，本文方法在不同浓度的雾霭图像下均表现良好，有效克服了视觉监测在雾天环境难以应用的问题。
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