Comparative analysis of pore structure parameters of coal adsorbed by different gas probe molecules
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摘要:
煤体微观孔隙结构的准确表征对深入了解煤的内部结构和气体吸附、解吸和扩散特性具有重要意义。在液氮（77 K）条件下，对3种变质程度的煤进行低压氩气吸附试验（LPGA-Ar）、低压氮气吸附试验（LPGA-N2）和低压氧气吸附试验（LPGA-O2），分析了煤的吸附变化规律；应用试验数据和非局部密度泛函理论（NLDFT），对煤的孔隙结构参数进行表征。结果表明：煤对Ar、N2和O2气体的吸附过程包含微孔填充、单层吸附、多层吸附以及毛细凝聚现象，其中煤对N2的吸附量略高于Ar，对O2的吸附量是N2的2～8倍。煤吸附/脱附等温线的滞后类型在不同探针分子测试试验中均属于同一类型即H3型，揭示了煤中含有大量狭缝形孔隙。在77 K测试温度下，不同探针分子测试的孔径范围不同，即Ar探针分子为0.87～12 nm；N2探针分子为1.09～250 nm；O2探针分子为0.81～50.82 nm。而煤样的孔径分布在不同探针分子测试下均呈“多峰”分布，其中在微孔范围内都表现为“单峰”特性。与N2、O2探针分子相比，Ar探针分子可以准确分析2～10 nm孔隙参数，同时Ar和O2探针分子可以进入极微孔（0.7～2 nm）。3种探针分子都很难对微孔孔容进行准确表征，尤其是N2探针分子。此外，不同探针分子测试下煤样的微孔和介孔比表面积贡献率不同，说明微孔是决定煤对N2吸附的主要因素，而煤对Ar和O2吸附则是介孔占主导。
Abstract:The accurate characterization of the microscopic pore structure of coal is of great significance to the in-depth understanding of the internal structure of coal and the characteristics of gas adsorption, desorption and diffusion. Under the condition of liquid nitrogen (77 K), the low pressure argon adsorption experiment (LPGA-Ar), low pressure nitrogen adsorption experiment (LPGA-N2) and low pressure oxygen adsorption experiment (LPGA-O2) are carried out on the coal with three kinds of metamorphic degrees, and the changes of coal adsorption are analyzed. Using experimental data and non-local density functional theory (NLDFT), the pore structure parameters of coal are characterized. The results show that the adsorption processes of Ar, N2 and O2 by coal include micropore filling, single-layer adsorption, multi-layer adsorption and capillary condensation. The adsorption capacity of N2 by coal is slightly higher than that of Ar, and the adsorption amount of O2 is 2−8 times that of N2. The hysteresis types of coal adsorption/desorption isotherms are of the same type in different probe molecular tests, that is, H3 type, which reveals that coal contains a large number of slit pores. At the test temperature of 77 K, the pore size range of different probe molecules is different, that is, the Ar probe molecules are 0.87−12 nm; the N2 probe molecules are 1.09−250 nm; the O2 probe molecules are 0.81−50.82 nm. However, the pore size distribution of coal samples shows a “multi-peak” distribution under different probe molecular tests, and it shows a “single-peak” characteristic in the range of micropores. Compared with N2 and O2 probe molecules, Ar probe molecules can accurately analyze 2−10 nm pore parameters, and Ar and O2 probe molecules can enter narrow micropores (0.7−2 nm). It is difficult to accurately characterize the pore volume of the three probe molecules, especially N2 probe molecule. In addition, the contribution rates of micropores and mesoporous specific surface areas of coal samples under different probe molecular tests are different, indicating that micropores are the main factor determining the adsorption of N2 by coal, while the adsorption of Ar and O2 is dominated by mesoporous pores.
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0. 引 言
近年来，煤矿开采方法向智能、环保、安全方向发展[1]，矿井监视系统的重要性日益提高，不仅为矿井安全生产提供保障，也推动了矿山智能化发展。煤矿井下工作环境具有照明条件差、电磁噪声密集、粉尘及雾气密度大等不利因素，致使采集的画面亮度低，光照不均，颜色饱和度低和细节特征模糊，严重干扰人工观测，并且不清晰的监视图像将影响目标追踪[2]、目标识别[3]、图像语义分割[4]、目标检测[5-6]等图像分析技术的性能。为了得到亮度高、光照均匀、颜色均衡且细节信息完整的矿井影像，需要对矿井低照度图像进行有效增强处理[7]。
传统低照度图像增强方法主要包括直方图均衡化、灰度变换法和Retinex算法。直方图均衡化通过扩大像素灰度级的动态范围，使像素灰度值在灰度直方图上均匀分布，从而提高图像亮度，例如BBHE[8]、DSIHE[9]等。灰度变换法使用特定的灰度线性变换或非线性变换函数对像素点进行处理[10]，通过调节像素值的动态范围来提高图像的对比度。Retinex算法假设图像由光照分量和反射分量组成，通过对两分量进行特定处理以提升图像的视觉效果，包括单尺度Retinex算法(SSR)[11]、多尺度Retinex算法(MSR)[12]、颜色修复Retinex算法(MSRCR)[13]等。近年来，深度学习技术发展迅速，大量基于深度学习的图像增强算法被提出，2017年Lore基于卷积神经网络率先提出低照度增强网络模型LLNet[14]；2018年Wei C将Retinex理论模型与卷积神经网络相融合设计出RetinexNet[15]。近年来以GAN[16](Generative Adversarial Networks)为基础而设计的无监督模型大量涌现，如StarGAN[17]、InfoGAN[18]及CycleGAN[19]、EnlightenGAN[20]等，其在图像风格转换、图像翻译、低质量图像增强等领域展现了出色的性能。
然而上述方法仍具有较多不足之处，传统方法需基于专家经验进行手动调参且针对不同场景需更改模型参数，模型设计过程低效；现有的传统算法无法有效解决亮度不均现象。基于CNN的深度学习算法也存在较多缺陷，首先，卷积核操作具有空间局限性，无法建立像素的远距离依赖，导致其只能处理局部区域特征，无法充分考虑图像的上下文信息，该缺陷使其难以解决各局部区域的光照不均问题；其次，在特征提取过程中，为获取较大感受野，需堆叠大量卷积层，造成大量计算损耗，并导致细节、纹理等低级特征和结构、轮廓等中级特征在较深卷积层处大量丢失，图像信息的损失将严重影响人眼视觉及各类图像应用技术对图像内容的正确感知；上述方法并未有效解决颜色失真问题，极低照度图像需要大幅提升图像亮度来改善图像质量，由于图像中亮度和颜色特征具有耦合关系，亮度的大幅变化会造成图像颜色激变，从而引起颜色失真，使得图像关键区域呈现错误的信息，影响后续的图像分析工作。
针对上述问题，提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法。基于生成对抗思想搭建生成对抗式主体网络框架，使低照度图像特征不趋向于参考图像而是参考图像的特征域，避免由于部分参考图像质量较差而干扰模型增强性能，从而实现对低照度图像的充分增强；受特征表示学习理论启发，基于文献[21]的特征提取网络，搭建特征编码器将图像解耦为包含细节、结构、颜色的反射分量和包含亮度特征的亮度分量，从而解决颜色特征随亮度改变而造成的颜色失真问题；针对反射分量，设计一种结合交叉注意力机制的跳跃连接，实现低级特征和高维特征的自适应融合来解决深层网络处特征丢失问题；针对亮度分量，将原始Transformer[23]与深度可分离卷积[24](DS-Conv，Depthwise Separable Convolution Block)相结合，设计了CEM-Transformer Encoder，通过自注意力机制建立像素间长期依赖关系，实现图像中各局部区域的有效交互，并使用深度可分离卷积层充分提取局部特征，从而在实现全局亮度提升的同时，消除光照不均现象。试验结果显示文中算法在各类试验中表现出色，证明文中算法能够有效改善矿井低照度图像质量，有利于提升矿井监视系统及下游图像分析技术的性能。
1. 基于Transformer和多尺度特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法
1.1 整体模型结构
受生成对抗网络启发，设计生成对抗主体网络框架，使生成器各模块与判别器进行对抗博弈不断优化性能，最终学习到最优参数；基于特征表示学习搭建两类编码器(Reflection component Encoder，Illuminance component Encoder)，并将低照度图像的fR与参考图像的f'R进行对齐，从而将图像解耦为反射分量(fR)和亮度分量(fI)，有利于避免颜色特征受亮度变化的影响而发生颜色失真；设计全局−局部增强网络(GLENet，Golabel-Local enhancement Network)提升fI的全局亮度水平，并使局部区域亮度交互性地自适应增强，从而在FI中消除照度不均；设计多尺度特征融合网络（MFNet，Multi-scale features fusion Network）提高对fR的低级特征提取效率，并将低级特征与高维特征进行自适应融合，从而实现FR中细节特征的有效增强，避免细节特征的大量丢失；最终由解码器（Decoder）将FR和FI解码为增强图像，实现低照度图像增强。如图1所示。
1.2 生成对抗模型
文中使用该GAN思想搭建生成对抗主体网络，特征编码器、双通道并行增强网络及解码器作为文中生成对抗模型的生成器，通过增强低照度图像的亮度分量和反射分量来提升图像质量；设计全局−局部判别器作为文中模型的判别器，通过对增强图像及其局部区域的特征进行真实性鉴别，从而在训练阶段促进生成器各模块优化。不同于RetinexNet[15]以单一参考图像的光照分量和反射分量来监督原始图像的增强，文中使用全体参考图像组成的目标图像域来监督图像增强，能避免由于部分参考图像本身质量低而影响模型的图像增强能力。
相较于传统判别器，文中使用全局−局部判别器鉴别增强图像的真实性，其中，全局判别器用于鉴别整体图像的整体风格特征，局部判别器能够鉴别增强图像的随机图像块是否符合目标图像域特征并鉴别局部区域细节恢复情况及亮度分布的合理性，从而促使生成器在改善整体图像质量的同时，有效避免细节损失及光照不均现象。并且文中判别器在批归一化(Batch Normalization)的基础上，增添谱归一化(Spectral Normalization)使局部判别器具有Lipschitz连续性，能够缓解判别器性能变化的剧烈程度，从而改善模型训练过程中，由于判别器性能提升过快导致生成器发生梯度消失现象，有利于提升整体模型的鲁棒性[25]。文中判别器的详细网络结构如图2所示。
全局判别器的卷积核尺寸均为3*3，步长均为2，输出特征图通道数分别为{16，32，64，128，256，1}，局部判别器的卷积核同上，输出特征图通道数分别为{16，32，64，1}。
1.3 特征编码器
特征表示学习[26-27]旨在根据图像中各类物理特征的特性，使用潜在的特征分布表示各类物理特征，便于后续进行隐空间特征解耦。为实现亮度分量与反射分量的有效解耦，文中根据反射分量、亮度分量的特点搭建2类编码器，并受文献[15]中DecomNet的启发，将低照度图像与目标图像的反射分量进行对齐，从而将亮度分量从原图中分离。解码器将增强后的两分量融合为最终增强图像。详细网络结构如图3所示。
文中亮度分量包含图像的亮度特征，文献[21]使用全局池化层来提取整体风格特征，而亮度分量属于低级图像特征不适用全局池化层提取，所以文中使用浅层卷积层提取图像的亮度特征，并且为了对各局部区域的亮度分量进行平滑度调节，文中加深网络深度获取抽象级更高的亮度分布，通过将二者进行信道级拼接，从而得到包含亮度分布的亮度分量。各特征图通道数为{3，8，16，32，64，1}。
反射分量编码器由细节、纹理、颜色等低级特征和结构、语义等高维特征组成，反射分量编码器的结构受文献[21]中内容编码器的启发，使用U-Net提取多尺度特征；并且在网络中加入跳跃连接，避免低级特征丢失；使用转置卷积进行特征图上采样，相较于普通插值操作，转置卷积产生的特征冗余小，特征映射误差小[28]。相比于文献[21]的编码器，文中结构能够保留更多细节信息和颜色特征，并且网络层较深，特征提取充分。反射分量编码器中卷积层的卷积核尺寸均为3*3，步长均为2，各特征图通道数分别为{3，16，32，64，32，16，1}。
解码器先使用Concat层拼接两分量，再使用3层Conv对拼接特征进行自适应特征调节，使两分量的融合效果更自然，各Conv通道数为{16，32，1}。
1.4 双通道并行增强模块
传统Retinex方法将图像分解为光照分量和反射分量后，通过去除光照分量并保留反映物体本质属性的反射分量来增强图像。该方法在处理常规低照度图像时表现出色，但由于煤矿低照度图像的亮度极低、照度不均，且反射分量中颜色特征暗淡，细节模糊，导致上述方法对其增强效果有限。文中根据两分量的特点设计双通道并行增强模块，包含多尺度特征融合网络（MFNet，Multiscale features Fusion Network）和全局−局部增强网络（GLENet，Global and Local features Enhancement Network），在增强亮度分量的同时，对反射分量进行充分增强，从而有效提升图像质量。
1.4.1 全局−局部增强网络
照度不均是低照度图像增强领域的重点问题，现有的图像亮度提升方法解决该问题的效果不佳，表现在只使用一种标准提升全局图像亮度，导致局部区域的阴影和过曝[29-30]，或者能够对不同曝光度区域进行增强[31-32]，但亮度提升有限且无法实现各区域之间交互性地自适应增强，导致增强图像的棋盘效应严重。
Transformer[23]最初在NLP领域被提出，近年来，被引入计算机视觉领域来解决图像任务，在图像分类、目标检测和图像分割任务中均有较好的性能表现[33]。不同于卷积操作受限于局部运算只能依靠堆叠卷积层扩大感受野获取全局上下文关系，Transformer通过将二维特征图转化为一维序列，再计算序列间相关性，能够快速捕获像素间远距离依赖关系，利用该特性实现图像增强过程中各局部区域的有效交互，从而避免增强图像的照度不均。但原始Transformer仍存在缺陷：无法充分学习局部区域细节特征，该缺陷易影响图像细微处亮度提升效果。因此在Transformer的基础上融合卷积层能够高效提取局部区域特征的优点，设计了CEM-Transformer Encoder，CEM(CNN Extraction Module)能够在transformer模型获取全局上下文信息的同时，提高模型对局部区域特征的捕获能力，从而能够充分提升图像全局亮度并消除照度不均。并且为降低Transformer的高计算复杂度，使用计算成本较小的深度可分离卷积层搭建CEM。
设计的全局−局部增强网络由3个CTE-Down sampling-Block和3个CTE-Up sampling-Block组成，并使用跳跃连接进行低维特征复用，详细网络结构如图4所示。其中，CTE-Down sampling-Block包含特征嵌入模块、CEM-Transformer Encoder、2*2 Stride卷积下采样层，CTE-Up sampling-Block使用转置卷积层进行上采样。
对二维图像特征完成Patch Embedding编码后，将生成序列输入CEM-Transformer Encoder，如图5所示，首先使用Layer normalization层对输入序列进行归一化处理，提高模型训练的鲁棒性，再输入多头自注意力模块获取各序列间的相关性，从而捕获图像中各局部区域之间的长期依赖。自注意力机制将输入向量通过特征变换矩阵Wq、Wk、Wv分别投影为查询向量Q、键向量K和值向量V，且Q、K、V向量的维度相同；再将三者输入自注意力机制进行计算来捕获像素间远距离依赖关系：
$${{{\rm{Attention}}({\boldsymbol{Q,K,V}}) = {\boldsymbol{A}}}} \cdot {{{\boldsymbol{V}}}} {{ = {\rm{Softmax}}({\boldsymbol{Q}}}} \cdot {{{{\boldsymbol{K}}}}^{\rm{T}}}/\sqrt {{d}} {{)}} \cdot {{{\boldsymbol{V}}}} $$ (1) 式中，A为注意力矩阵；Q·KT用于计算Q中指定元素与K中每个元素的相似程度，即相似度权重；Softmax为数值归一化函数；1/$ \sqrt d $为适应Softmax的数值缩放操作；A·V为注意力矩阵与值向量的每个元素进行加权聚合。
多头自注意力机制[34]通过设置多个自注意力头，能够充分考虑各序列之间相关程度，有利于建立鲁棒性更强的依赖关系。多头自注意力机制在得到查询向量Q、键向量K和值向量V后，将Q、K、V根据注意力头个数进行平均划分，并各自完成Attention(Q,K,V)计算，最后将所有注意力头结果融合：
$$ {{{\rm{MSA}}(x) = }}{{{{\boldsymbol{M}}}}_{{{{\rm{MSA}}}}}} {{[{\rm{SA}}}_{{1}}}{{(x);{\rm{SA}}}_{{2}}}{{(x);}}\cdots{{;{\rm{SA}}}_{{m}}}{{(x)]}} $$ (2) 式中，SA为单一自注意力头；m为注意力头数量；MMSA为融合矩阵。
为加强Transformer模型对局部区域特征的提取，设计了卷积提取模块改进原始Transformer Encoder，CEM网络结构如图5所示，相比于原始网络，DS-Conv的卷积特性能够使模型增强对局部区域特征的感知能力，有利于全局−局部增强网络优化图像局部范围曝光度，并且DS-Conv的低计算复杂度特性能够降低整体模型的计算成本。CEM中，首先使用全连接层对序列元素进行升维， 并将一维向量映射为二维空间特征，再使用DS-Conv提取特征图的局部区域信息，GeLU及Leaky ReLU均为特征变换后的激活函数，跳跃连接结构用于增加模型训练的稳定性。
1.4.2 多尺度特征融合网络
多尺度特征融合网络使用U-net网络作为主体框架进行多尺度特征提取，如图6所示。相比于亮度分量，反射分量包含的特征较丰富，为加强解码器对低级特征的提取效率，在解码器的浅层网络处添加高效通道注意力模块ECA-Net，用于增强对细节、纹理特征的关注；并且为避免深层编码解码结构造成的大量低级特征丢失，在U-Net网络中添加跳跃连接，从而在解码过程中补充丢失的低级特征，并且在跳跃连接中融合CEM-Cross-Transformer Encoder，能够筛除不重要的特征，强调模型所需的特征，该设计能够有效避免深度网络层处低级特征丢失，从而在增强高级语义特征的同时，保留大量细节、颜色等低级特征。
CEM-Cross-Transformer Encoder将CEM-Transformer Encoder中Multi-Head Self-Attention替换为Multi-Head Cross-Attention，如图6所示，通过交叉注意力机制能够得出两输入之间各局部区域的相似性，见式（3）。多尺度特征融合网络使用融合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接，将解码器提取的高维特征与跳跃连接引入的低维特征，按照各尺度特征之间的特征相似度进行自适应融合，从而加强高维特征所关注的低维特征，过滤非关注特征，实现对低级特征的自适应复用，有利于进一步提升模型对细节特征的增强效果。
$$ {{{\rm{Cross}} - {\rm{Attention}}(}}{{{{\boldsymbol{Q}}}}_{{x}}}{{,}}{{{{\boldsymbol{K}}}}_{{y}}}{{,}}{{{{\boldsymbol{V}}}}_{{y}}}{{) = {\rm{Softmax}}(}}{{{{\boldsymbol{Q}}}}_{{x}}} \cdot {{{{\boldsymbol{K}}}}_{{y}}^{{{\rm{T}}}}}{{/}}\sqrt {{d}} {{)}} \cdot {{{V}}_{{y}}} $$ (3) 式中，Qx、Ky和Vy分别为输入x、y通过特征变换矩阵映射得到的查询向量、键向量和值向量。
ECA-Net[22]是一种针对深度卷积神经网络的轻量级信道注意力模块，网络结构如图6所示。
首先对输入特征图进行信道级全局平均池化(GAP，Global Average Pooling)从而得到各通道特征图的全局信息，见式（4）；再根据特征向量的通道维数确定K值，再使用一维卷积和激活函数进行特征权重计算，见式（5）；最后将各通道权重与原始特征图的特征通道进行对应相乘，从而加强对重要特征的关注度，见式（6）。
$$ {{{x}}_{{{{\rm{GAP}}}}}}{{ = }}\sum\limits_{{{x = 1}}}^{{H}} {\sum\limits_{{{y = 1}}}^{{W}} {{{{x}}_{{{{\rm{Input}}}}}}{{(x,y)/{\boldsymbol{H}}*{\boldsymbol{W}}}}} } $$ (4) 式中，xInput为单通道输入特征图；H*W为特征图尺寸；xGAP为全局池化结果。
$$ {{{\boldsymbol{W}} = {\rm{Sigmoid}}({\rm{CNN}}}_{{{1D - k}}}}{{(}}{{{X}}_{{{{\rm{GAP}}}}}}{{))}} $$ (5) 式中，W为包含各通道特征权重的权重向量；Sigmoid为激活函数；CNN1D-k为一维卷积；k为卷积核大小，XGAP为一维特征向量。
$$ {{{X}}_{{{{\rm{out}}}}}}{{ = }}{{{X}}_{{{{\rm{Input}}}}}}{{ + W}} {{{X}}_{{{{\rm{Input}}}}}} $$ (6) 式中，XInput为输入特征图；Xout为经ECA-Net进行信道级重要性划分的特征图。
1.5 损失函数
本文模型的损失函数包括生成对抗损失和图像增强损失，生成对抗损失LGAN包括LGANl、LGANg，分别对应局部、全局判别器损失函数；图像增强损失函数包含特征解耦损失（LFD，Feature Decoupling Loss）结构一致性损失（ LSC，Structural Consistency Loss）、照度平滑性损失（LIS，Illuminance Smoothness Loss）：
$$ {{{L}}_{{{{\rm{total}}}}}} = {{{L}}_{{{{\rm{GANl}}}}}} + {{{L}}_{{{{\rm{GANg}}}}}} + {{{L}}_{{{{\rm{SC}}}}}} + {{{L}}_{{{{\rm{IS}}}}}} + {{{L}}_{{{{\rm{FD}}}}}} $$ (7) 本文判别器网络使用全局−局部判别器结构，全局判别器通过鉴别图像整体特征风格，能够增强全局图像的亮度、颜色特征，局部判别器作用于生成图像的随机图像块，能够避免细节信息丢失和光照不均现象。两个判别器均使用相对判别损失[35]，能够使生成器快速收敛，避免由于生成器体积过大影响训练效率，增强训练稳定性：
$$ \begin{gathered} {{{L}}_{{{{\rm{GANl}}}}}}{{ = }}{{{L}}_{{{{\rm{GANg}}}}}}{{ = - }}{{{E}}_{{{{x}}_{{{\rm{r}}}}}{\sim}{{{P}}_{{{{\rm{real}}}}}}{{,x\sim}}{{{P}}_{{{{\rm{data}}}}}}}}{{[{\rm{log}}\sigma (D(}}{{{x}}_{{{\rm{r}}}}}{{) - D(G(x))]}} -\\ {{{E}}_{{{{x}}_{{{\rm{r}}}}}{\sim}{{{P}}_{{{{\rm{real}}}}}}{\sim}{{{P}}_{{{{\rm{data}}}}}}}}{{[{\rm{log}}\sigma (D(G(x)) - D(}}{{{x}}_{{{\rm{r}}}}}{{))]}} \\ \end{gathered} $$ (8) 其中，xr为真实图像；x为输入图像；E为数据期望值；Pdata与Preal为输入图像与真实图像的数据分布；G为生成器；D为判别器；σ为激活函数Sigmoid。
特征解耦损失LFD根据Retinex理论通过在图像解耦过程中，将低照度图像与其参考图像的反射分量保持一致，从而实现原始图像中反射分量与亮度分量的分离：
$$ {{{L}}_{{{{\rm{FD}}}}}}{{ = }}\left| {{{{R}}_{{{\rm{L}}}}}{{ - }}{{{R}}_{{{\rm{N}}}}}} \right|{{ + }}\left| {{{{R}}_{{{\rm{L}}}}} {{{I}}_{{{\rm{N}}}}}{{ - }}{{{S}}_{{{\rm{N}}}}}} \right|{{ + }}\left| {{{{R}}_{{{\rm{N}}}}} {{{I}}_{{{\rm{L}}}}}{{ - }}{{{S}}_{{{\rm{L}}}}}} \right| $$ (9) 式中，SL、IL、RL分别为低照度图像及其亮度分量、反射分量；SN、IN、RN分别为正常照度图像的参考图像及其亮度分量、反射分量。
结构一致性损失LSC的设计受文献[36]中Perceptual Losses的启发，使用特征提取网络VGG-19提取增强前后的反射分量的轮廓、结构特征和语义信息，再将两者趋向一致，从而保持原始图像在增强前后的空间结构一致性：
$$ {{{L}}_{{{{\rm{SC}}}}}}{{ = }}\left| {{{f(}}{{{R}}^{{/}}}{{) - f(R)}}} \right|{{ + }}\frac{{{1}}}{{{N}}}\sum\limits_{{{k = 1}}}^{{N}} {\left| {{{f(R}}_{{k}}^{{/}}{{) - f(}}{{{R}}_{{k}}}{{)}}} \right|} $$ (10) 式中，R和R/分别为增强前后反射分量；Rk为局部区域反射分量；由于VGG-19的第4层conv3-256输出的特征图兼顾结构轮廓特征及语义信息，因此LSC使用该卷积层输出特征图进行差异性比较，f( )表示输出特征图；N为滑动框平移次数，本文设置滑动框尺寸为2*2，则N=(width/2)*(hight/2)，width与hight表示特征图的宽和高。
亮度平滑性损失LIS根据反射分量的图像信息对边缘轮廓、细节区域的亮度分量作自适应平滑度调节。在局部细节区域，增大对亮度分量的平滑强度，从而使原图中对应区域的亮度值更均匀；在边缘轮廓区域施加低强度亮度分量平滑处理，有利于保持原始图像中物体的边缘轮廓。
$$ {{{L}}_{{{{\rm{Is}}}}}}{{ = {\rm{Exp}}( - (}}\nabla {{{R}}_{{k}}}{{{)}}^{{2}}}{{)}} \nabla {{{I}}_{{k}}}\begin{array}{*{20}{c}} {}&{{{k}} \in {{N}}} \end{array} $$ (11) $$ \nabla {{R = }}\sqrt {{{{{(}}\nabla {{{R}}_{{x}}}{{)}}}^{{2}}}{{ + (}}\nabla {{{R}}_{{y}}}{{{)}}^{{2}}}} $$ (12) $$ \nabla {{I = }}\sqrt {{{{{(}}\nabla {{{I}}_{{x}}}{{)}}}^{{2}}}{{ + (}}\nabla {{{I}}_{{y}}}{{{)}}^{{2}}}} $$ (13) 其中，N为滑动框平移次数，滑动框与式（9）相同；${\boldsymbol{\nabla}} $R为该区域反射分量的梯度值；${\boldsymbol{\nabla}} $Rx与${\boldsymbol{\nabla}} $Ry分别为水平和垂直梯度；I为该区域的亮度分量。
2. 试验分析
2.1 试验准备
2.1.1 试验数据集
文中矿井低照度图像数据集采集自鄂尔多斯马泰壕矿井低光/正常光监视影像，该数据集共有1 495组图像对，其中1 095组为原始图像对，400组图像对是通过翻转、随机裁剪等数据增强方法生成。随机选取
1300 组图像对作为训练集，195组图像对为测试集。此外，选取公共低照度图像数据集LOL[15]、SCIE[14]、SID[37]对本文模型进行性能测试。其中，SCIE、SID中配对图像的目标图像选取长曝光参考图像；SID图像格式由RAW格式转换为JPG格式的RGB图像。为满足无监督网络模型的训练要求，文章将矿井低照度图像数据集的训练集中低照度图像和正常照度图像平均分为两组，再交叉组合，从而形成两组非配对图像子数据集，在训练过程中将两个子数据集顺序输入模型。公共低照度图像数据集的非配对版本制作方法同上。
2.1.2 仿真试验环境
试验设备为Windows7+NVIDIA GTX 960 GPU 的计算机。使用Adam优化器，学习率为10−4，矩估计指数衰减率分别β1、β2为0.9、0.999。BatchSize设置为8，训练轮数为240个epoch。
采用全参考图像质量评估指标[38]：峰值信噪比(Peak-Signal to Noise Ratio，PSNR)、结构相似度(Structure Similaruty，SSIM)、视觉信息保真度(Visual Information Fidelity，VIF)对增强图像进行评估。三类指标均能感知对比图像之间的照度、颜色、细节、结构特征的变化，但PSNR主要反映颜色特征的增强效果，颜色失真程度；SSIM能够评估增强图像的亮度特征，评估整体图像亮度提升水平，亮度分布合理性及局部区域是否存在阴影和过曝；VIF评估增强图像中细节、纹理信息保留度。三类指标通过均值±方差的数据形式显示评估结果，数值越高，表示增强图像质量越好。
2.2 消融试验
2.2.1 网络结构消融试验
为验证本文模型中特征编码器结构、生成对抗网络框架、CEM-Transformer Encoder和ECA-Net、CEM-Cross-Transformer Encoder的有效性，本文通过设计特征编码器、CEM-Transformer Encoder的对比网络结构，删减判别器和ECA-Net、CEM-Cross-Transformer Encoder，对各模块进行有效性评估，其中，特征编码器的对比网络结构使用RetinexNet[15]的DecomNet，或者去除特征编码器直接使用MFNet和GLENet依次增强原始图像；CEM-Transformer Encoder的对比网络结构分别为深度可分离卷积块(DS-Conv+Batch Normalization+Leaky ReLU)，或ViT的Transformer Encoder。试验中，除待评估模块外，其他模块的损失函数及参数设置不变，测试结果见表1、表2，最优结果被标记为粗体，A w B表示A模型使用B结构，A w/o B表示A模型去除B结构，消融试验展示如图7、图8所示。
表 1 基于矿井低照度图像数据集的网络结构消融试验结果Table 1. Ablation experimental results of network structures on coal mine low-light image dataset待测对象 模型结构 评估指标 （均值 ± 方差） VIF PSNR SSIM 生成对抗网络框架 本文模型 3.821±0.055 24.37±0.45 0.749±0.016 本文模型 w/o 判别器 2.845±0.193 17.65±1.86 0.562±0.094 CEM-Transformer Encoder 本文模型 w 深度可分离卷积块 3.687±0.083 23.83±0.67 0.652±0.029 本文模型 w Transformer Encoder 3.556±0.105 23.25±0.61 0.682±0.035 ECA-Net 本文模型 w/o ECA-Net 3.461±0.072 22.19±0.94 0.715±0.019 CEM-Cross-Transformer Encoder 本文模型 w/o CEM-Cross-Transformer Encoder 3.519±0.058 22.76±0.47 0.693±0.047 特征编码器 本文模型 w DecomNet 3.762±0.069 23.13±0.32 0.705±0.013 本文模型 w/o 特征编码器 3.141±0.279 19.52±1.09 0.613±0.041 表 2 基于LOL的网络结构消融试验结果Table 2. Ablation experimental results of network structures on LOL待测对象 模型结构 评估指标 （均值 ± 方差） VIF PSNR SSIM 生成对抗网络框架 本文模型 3.673±0.032 23.61±0.29 0.715±0.011 本文模型 w/o 判别器 2.752±0.118 15.63±1.02 0.551±0.048 CEM-Transformer Encoder 本文模型 w 深度可分离卷积块 3.466±0.039 22.18±0.21 0.634±0.013 本文模型 w Transformer Encoder 3.419±0.053 21.74±0.41 0.672±0.014 ECA-Net 本文模型 w/o ECA-Net 3.537±0.038 21.86±0.18 0.681±0.011 CEM-Cross-Transformer Encoder 本文模型 w/o CEM-Cross-Transformer Encoder 3.475±0.094 22.03±0.47 0.656±0.035 特征编码器 本文模型 w DecomNet 3.488±0.034 21.79±0.32 0.687±0.009 本文模型 w/o 特征编码器 3.231±0.087 18.47±0.63 0.601±0.029 由表1、表2可知，对原始模型进行改动均会造成全部图像质量指标的下降。当去除判别器时，增强图像的所有质量指标均大幅下降，说明判别器对生成器具有显著的监督作用，生成对抗网络结构能实现模型的无监督训练。当使用对比网络结构替换CEM-Transformer Encoder时，SSIM下降幅度较大，证明CEM-Transformer Encoder通过在亮度分量中捕获全局性依赖关系，并提取局部区域低级特征，能够有效提升整体图像亮度，避免局部区域的光照不均现象。当去除ECA-Net时，VIF及PSNR下降明显，证明ECA-Net能够加强浅层网络对低级特征的提取效率。当去除CEM-Cross-Transformer Encoder时，VIF及PSNR大幅下降，证明ECA-Net通过抑制非重要特征，强调重要特征，能够在较深网络层处，实现低级特征的合理复用，有利于增强图像的细节、颜色特征。当去除特征编码器时，3类评价指标均显著下降，且PSNR下降幅度较大，证明特征解耦能有效解决颜色失真，并且多通道增强模式通过针对特定分量进行增强能提升图像增强效果；当使用DecomNet进行特征解耦时，全体评价指标均下降，证明根据亮度分量和反射分量特性搭建的特征编码器的解耦效果更好。
相比于图7b—7e中语义特征更显著，并且图7e包含更多的低维特征，细节特征明显，证明CEM-Cross-Transformer Encoder能够有效实现多尺度特征的自适应融合。图8b的亮度提升明显，但全局亮度提升的同时，局部光晕同样得到增强，图8c的亮度较低且光晕未消除，相比之下，图8d的亮度提升明显，局部光晕缩小的同时，相邻区域的亮度得到自适应增强，证明全局—局部增强网络结构能够提升全局图像亮度，且对各局部区域的亮度实现自适应增强，有效避免棋盘效应。
2.2.2 损失函数消融试验
设计消融试验评估各类损失函数的有效性，试验结果见表3、表4，最优值标记为粗体形式。
表 3 基于矿井低照度图像数据集的损失函数消融试验结果Table 3. Ablation experimental results of loss functions on the coal mine low-light image dataset损失函数 评估指标（均值±方差） VIF PSNR SSIM Total loss 3.821±0.055 24.37±0.45 0.749±0.016 Total loss w/o LSC 3.246±0.052 22.27±0.84 0.659±0.023 Total loss w/o LIS 3.579±0.097 23.76±0.53 0.561±0.087 Total loss w/o LFD 3.424±0.084 22.63±0.47 0.638±0.051 Total loss w/o LGANl+LGANg 2.752±0.118 15.63±1.02 0.551±0.048 表 4 基于LOL的损失函数消融试验结果Table 4. Ablation Experimental results of loss functions on LOL损失函数 评估指标（均值±方差） VIF PSNR SSIM Total loss 3.673±0.032 23.61±0.29 0.715±0.011 Total loss w/o LSC 3.272±0.081 22.87±0.23 0.624±0.017 Total loss w/o LIS 3.317±0.053 22.45±0.17 0.609±0.052 Total loss w/o LFD 3.409±0.042 22.16±0.38 0.617±0.044 Total loss w/o LGANl+LGANg 2.752±0.118 15.63±1.02 0.551±0.048 由表3、表4可知，当去除LSC时，增强图像的VIF大幅下降，证明LSC能有效保留大量图像细节信息。当去除LIS时，增强结果SSIM有显著下降，VIF数值轻微下降，说明LIS能合理增强图像的亮度分布，使结构轮廓特征更明显，局部细节区域亮度表现得更自然。当去除LFD时，增强图像的VIF、PSNR、SSIM均下降，证明LFD能实现亮度分量和反射分量的有效分解，有利于后续对两分量进行特定增强。模型训练过程中不使用LGANl、LGANg，将导致判别器失效，此时所有图像质量评估指标均大幅下降，说明若不使用生成对抗主体框架，模型将无法实现无监督训练。
2.3 对比试验
使用5种先进低照度图像增强算法RetinexNet[15]、MSRCR[13]、ExCNet[39]、MBLLEN[40]、EnlightenGAN[20]作为对比算法与文中算法进行图像增强对比试验。再对试验结果进行主观评价和基于全参考图像质量指标的客观评估，以测试本文算法的低照度图像增强性能。
2.3.1 对比试验的主观评价
使用矿井低照度图像数据集及公共低照度图像数据集LOL[15]、SCIE[14]、SID[37]对本文模型性能进行主观评价。试验结果如图9所示，其中第1行为低照度图像，前3个场景从矿井低照度图像数据集中选取，其余3个场景分别从3种公共数据集中随机选取，第2行是经RetinexNet增强后的结果，第3行到第7行依次分别是经MSRCR、ExCNet、MBLLEN、EnlightenGAN和本文算法增强的结果。使用HSV-3D直方图来直观展示某场景的增强结果，如图10所示，其中，Hue表示色调，Saturation表示颜色饱和度，Value表示明度。
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图 9 不同算法在各类数据集上增强结果Figure 9. Experiment results of different algorithms on all datasets由图9可知，RetinexNet能够大幅提升图像亮度，显著提高对比度，但在改善亮度的同时，易造成不同程度的颜色失真，例如，场景1中红色电子指示灯颜色失真，易导致误判；场景2中，局部区域照度不均，光源周围区域偏黄色；场景3中输送带滚筒区域颜色失真，易造成对运载物体的误判；场景4、5、6中包含大量颜色鲜艳的物体，当发生颜色失真时，图像的颜色饱和度过高，致使整体偏红色，影响图像的视觉效果。MSRCR能够提升图像的全局对比度，但是亮度提升能力有限，导致图像信息大量丢失，并且由于场景1、2、3环境较暗，使细节损失尤为严重，例如场景1中墙壁区域不清晰，场景3中输送带左侧区域部分细节不可见，且输送带滚筒区域细节丢失严重。经ExCNet增强的图像，亮度、对比度提升有限，图像整体偏灰，见场景1、2、3，且场景2中光源区域有过曝现象；并且对于包含鲜艳颜色物体的图像，如场景4、5、6，亮度过低导致物体颜色暗淡，视觉效果较差。经MBLLEN增强的图像，亮度提高不明显，对于从矿井环境中采集的极低照度图像，MBLLEN无法有效提升其对比度，导致阴影、光晕现象严重，各类目标颜色偏黑色，影响后续对物体状态的判断。EnlightenGAN能有效提升图像的亮度和对比度，但会导致颜色不均衡，并且对于极低照度图像，增强后颜色失真更严重，如场景3，增强结果整体呈蓝色，且场景2中光源区域光晕较大。相比之下，本文算法增强后的图像，亮度提升明显，无光照不均，例如场景2的强光源区域光晕显著缩小、细节特征明显；且原始极低照度图像在增强后无颜色失真现象，图像信息保留度高，视觉效果较好，例如，场景6中绿植在亮度提升后仍保持色彩均衡，场景3中输送带滚筒区域色彩均衡，细节清晰可见，图像信息无明显丢失。在图10中，图像依次为RetinexNet[15]、MSRCR[13]、ExCNet[39]、MBLLEN[40]、EnlightenGAN[20]的增强图像，及增强图像对应的HSV-3D直方图，由图10可见，相比于其它算法，本文算法增强图像在H、S、V三通道中分布于更高灰度级，且各通道的动态范围更大，进一步直观地展现了本文算法的出色性能。
2.3.2 对比试验的客观评价
在矿井低照度图像数据集及LOL数据集中分别进行对比试验，使用PSNR、SSIM和VIF对增强图像进行质量评估，并测试各模型的推理耗时，以均值±方差的形式展示评估结果，见表5、表6，最优结果被标记为粗体。
表 5 不同算法在矿井低照度图像数据集上客观评估Table 5. Objective evaluation of different algorithms on the coal mine low-light image dataset模型 评估指标 （均值 ± 方差） 运行时间 PSNR SSIM VIF RetinexNet[15] 19.96±1.01 0.682±0.059 3.181±0.311 0.227±0.011 MSRCR[13] 21.87±2.14 0.658±0.072 3.413±0.421 10.094±0.573 ExCNet[39] 20.51±1.95 0.692±0.097 3.353±0.181 24.638±1.942 MBLLEN[40] 20.92±2.53 0.623±0.121 3.020±0.219 15.334±1.165 EnlightenGAN[20] 21.38±2.19 0.728±0.052 3.519±0.328 0.011±0.001 本文模型 24.37±0.45 0.749±0.016 3.821±0.055 1.213±0.106 表 6 不同算法在LOL上客观评估Table 6. Objective evaluation of different algorithms on LOL模型 评估指标 （均值 ± 方差） 运行时间 PSNR SSIM VIF RetinexNet[15] 19.33±1.63 0.653±0.039 3.015±0.133 0.168±0.008 MSRCR[13] 20.85±1.87 0.615±0.043 3.332±0.340 9.131±0.514 ExCNet[39] 20.34±1.77 0.632±0.107 3.265±0.229 24.638±1.942 MBLLEN[40] 21.17±2.12 0.628±0.094 2.995±0.294 13.792±0.962 EnlightenGAN[20] 21.62±2.08 0.703±0.036 3.415±0.315 0.015±0.001 本文模型 23.61±0.29 0.715±0.011 3.673±0.032 1.155±0.078 表5、表6分别为各类算法在矿井低照度图像数据集、公共数据集中对比试验结果。算法推理速度方面，EnlightenGAN的推理耗时最少，ExCNet由于图像迭代优化过程较复杂所以耗时较长，本文方法相较于多数对比算法具有较好的推理速度，后续将进一步提升算法的推理效率，以更好地实现实时图像增强。图像质量指标方面，RetinexNet的PSNR和VIF值较低，说明其增强图像颜色失真严重；MBLLEN的SSIM和VIF值过低，证明其亮度增强能力较差，无法有效恢复阴影中的图像内容，易造成增强图像的结构特征与图像细节严重损失；本文算法在全体评价指标中表现较好，在矿井低照度图像数据集中相较于对比算法，本文算法增强图像的PSNR值、SSIM值和VIF值平均提高了16.564%，10.998%，16.226%，在公共数据集中，PSNR值、SSIM值和VIF值平均提高了14.438%，10.888%，14.948%，证明本文算法能有效提升低照度图像的亮度，消除照度不均，增强颜色特征，避免颜色失真，保留大量细节信息，实现矿井低照度图像增强。
3. 结 论
1）基于生成对抗思想设计的生成对抗式主体网络架构使用目标图像域而非单一参考图像监督模型训练，有利于低照度图像的充分增强，避免了由于少数参考图像质量较低而影响模型的图像增强性能。
2）基于特征表示学习理论搭建特征编码器将图像解耦为反射分量和亮度分量，有效解决了图像增强过程中亮度与颜色特征相互影响导致的颜色失真问题。
3）双通道并行增强网络根据亮度分量和反射分量的特点采用特定方法对二者进行有效增强。设计CEM-Transformer Encoder通过在亮度分量中捕获长程依赖和局部上下文关系，能够在充分提升整体图像亮度的同时，解决照度不均问题，消除局部区域的阴影和过曝；在多尺度特征融合网络中使用ECA-Net能够提升浅层网络的特征提取效率，使用融合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接能够实现多尺度特征的自适应融合，有效避免细节特征丢失。
4）文中算法在自制的矿井低照度图像数据集和公共低照度图像数据集中均有出色表现，在两类数据集中，相比于5种先进的低照度图像增强算法，文中算法增强图像的质量指标PSNR、SSIM、VIF平均提高了16.564%，10.998%，16.226%和14.438%，10.888%，14.948%，证明文中算法能够有效提升矿井低照度图像的亮度，消除照度不均，增强颜色特征，避免细节信息丢失，实现低照度图像质量增强。后续将着重进行轻量化模型的研究，尝试将算法部署到硬件设备进行实时图像增强，并且思考如何将图像增强与目标检测、图像分割等任务相结合，从而使图像增强模块在提升图像质量的同时，能够有效辅助高级视觉任务。
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图 1 3种煤样的LPGA-Ar、LPGA-N2和LPGA-O2吸/脱附等温曲线
注：空心图例为脱附等温线；实心图例为吸附等温线。
Figure 1. Absorption/desorption isotherm curves of LPGA-Ar, LPGA-N2 and LPGA-O2 of three coal samples
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图 4 煤样不同阶段孔隙结构的孔容占比关系
Figure 4. Relationship of pore volume ratio of pore structure at different stages of coal sample
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图 5 煤样不同阶段孔隙结构的孔比表面积占比关系
Figure 5. Relationship between pore specific surface area ratio of pore structure at different stages of coal sample
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图 6 探针分子的不同位置示意
Figure 6. Schematic diagrams of different positions of probe molecules
表 1 试验煤样工业分析
Table 1 Proximate analysis of experimental coal samples
样品编号 Mad/% Aad/% Vdaf/% FCad/% JHG 2.55 10.21 35.57 51.67 DS 1.76 7.68 30.23 60.33 SY 0.67 9.75 22.35 67.23 
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表 2 LPGA-Ar、LPGA-N2和LPGA-O2试验测试参数设置
Table 2 Test parameter settings of LPGA-Ar, LPGA-N2 and LPGA-O2 experiments
参数 LPGA-Ar LPGA-N2 LPGA-O2 饱和蒸气压P0/MPa 0.027 0.100 0.021 最大平衡压力P/MPa 0.0268 0.0995 0.0209 相对压力（P/P0） 5×10−4～0.995 10−6～0.995 2×10−4～0.995 试验温度/K 77 77 77 煤样质量/g 1.5～2.0 2～3 0.5～1.0 平衡间隔时间/s 30 30 30
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表 3 气体探针分子基础参数
Table 3 Molecular basic parameters of gas probe
探针分子 分子直径/
nm分子截面积/
nm2四极矩/
1040 cm2极化率/
10−25 cm3Ar 0.340 0.142 0 16.4 N2 0.364 0.162 −4.91 17.4 O2 0.346 0.136 −1.33 15.8
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表 4 煤样的孔容和比表面积
Table 4 Pore volume and specific surface area of coal sample
探针 样品 孔容/（104cm3·g−1） 比表面积/（m2·g−1） 微孔 介孔 大孔 微孔 介孔 大孔 JHG 0.77 6.78 — 0.088 0.220 — Ar DS 0.33 4.41 — 0.037 0.150 — SY 0.51 5.00 — 0.057 0.170 — JHG 0.40 4.84 4.61 0.056 0.065 0.0100 N2 DS 0.40 3.08 4.64 0.054 0.025 0.0100 SY 3.44 7.37 2.65 0.680 0.140 0.0065
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