针对选煤厂工作区域长期存在煤尘超标现象,造成周围环境污染、员工患病、粉尘爆炸风险和加速设备老化等问题,提出对胶带运输机煤尘侧漏点进行系统性研究,同时针对车间内图像受到空气中的煤尘、降尘水雾等颗粒的散射作用和点光源等因素的影响,出现典型的图像失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失、影响图像目标识别、监控设备运转、易造成监控室人员对工作现场的把控不足等问题。提出基于双域融合和点光源亮度补偿模型的室内图像处理算法,通过图像清晰化算法方面的研究并结合自动化降尘技术构建智能降尘监控系统,保证了视觉监控系统能够应用于室内各类环境,进而提高系统的稳定性。本文从以下两方面对复杂情况下车间室内图像复原算法及智能降尘系统进行了研究。首先从图像复原的角度,考虑到空间相关性和景深突变的特点,提出了一种双域融合的增强方法,首先用Canny算子将图像划分出明亮区域和非明亮区域,并采用不同的透射率估算策略,明亮区域通过正则化来寻找最优透射率以提高图像质量,使得细节模糊部分得到增强。从图像内点光源角度,考虑到不同图像所含不同角度和数量的点光源,提出了一种基于点光源亮度补偿模型的透射率优化算法。算法通过建立点光源亮度补偿模型,用含有归一化参数的点光源亮度补偿模型进行最优步长迭代优化透射率,使图像透射率具有自适应调节能力,进而利用大气散射模型还原图像。其次为了实现矿山智慧化生产,提高降尘的效率,设计了基于改进室内图像复原算法的智能监控降尘系统,实现了全天候对工作区域粉尘浓度、烟雾浓度、现场作业图像等数据的监测,在设定阈值超限后实现自动喷雾,同时系统具有数据可视化、超限报警、数据存储等功能,面对危险情况如火灾、爆炸、设备停转、人员涉险等,能够及时作出有效预警和处理。实验结果表明,系统监控采集图像经改进室内图像复原算法处理后,图像的峰值信噪比（PSNR）平均提高约20%、平均梯度（MG）平均提高约25%、信息熵（IE）平均提高约30%、结构相似度（SSIM）平均提高约25%,在减少图像明暗交接处光晕、细节保持、鲁棒性等方面均有显著提升。优化后的智能降尘系统,根据不同煤尘污染类型制定有针对性的综合降尘布置方案,平均降尘效率达到92%。该论文有图46幅,表18个,参考文献61篇。