针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。

为提高煤矿井下低照度、大噪声图像的可观测性，提出了一种基于非下采样轮廓波变换的矿井图像增强算法，该方法克服了常规图像增强算法无法兼顾对比度提高与噪声抑制的不足。根据Retinex理论，推导出了低照度含噪声图像的Retinex增强框架，该框架解除了噪声对估计光照图的干扰，并且分离实现了图像的对比度提高和噪声抑制。依据该图像增强框架，首先利用非下采样轮廓波变换将输入图像分解为低频子带系数和高频方向子带系数，解除估计光照图与抑制噪声的耦合;然后在轮廓波变换域，利用R，G，B三个颜色通道的低频子带系数，求出3个低频子带系数的亮通道图像，但该亮通道图像存在细节突变和过低灰度值，不符合光照图缓慢变化的特征，对亮通道图像做进一步的Gamma校正和均值滤波，获得灰度值提高了的平滑光照图估计值;接着在轮廓波变换域，根据阈值函数收缩高频方向子带系数实现噪声抑制;最后，为突显某一频带方向的细节信息和提高整体对比度，将收缩的高频方向子带系数乘以相应的增益完成特定细节加强，再利用细节加强的高频子带系数、低频子带系数和光照图估计值重构出整体对比度提高的增强图像。数值实验表明，该图像增强算法能够有效地实现矿井图像的

基于残差神经网络的矿井图像重构方法.pdf