融合小波变换的矿井视频图像非局部均值滤波

摘要：

矿井视频监控系统的相当一部分图像信息采集传感器处于低照明、高密度粉尘的环境中,导致获取的图像出现忽明忽暗、噪声较多的现象,很大程度上干扰了对井下生产状况的有效监控。为此,将小波阈值去噪算法与非局部均值滤波算法( Non-local means filtering,NLM)相结合,提出了一种井下视频图像去噪算法。该算法对获取的原始矿井视频图像进行单层小波变换,对得到的低频系数和高频系数分别进行如下处理：①将低频系数进行单层小波变换,得到次低频系数1和次高频系数1,对次高频系数1采用改进型小波阈值去噪模型进行噪声抑制后与次低频系数1进行重构,得到低频图像；②将高频系数进行单层小波变换,得到次低频系数2和次高频系数2,对次高频系数2予以舍弃,对次低频系数2采用小波软阈值去噪模型处理后进行系数重构,得到高频图像。对获取的低频、高频图像进行融合,并对融合后的图像进行非局部均值滤波,得到高清晰度的矿井视频图像。采用VB语言对所提算法进行编程试验,并与小波硬阈值去噪模型、小波软阈值去噪模型、非局部均值滤波算法进行试验对比,结果表明：该算法去噪后的矿井视频图像清晰度以及峰值信噪比( Peak singnal noise to ratio,PSNR)、均方根误差( Root mean square error, MSE)等指标明显优于其余3类算法。

关键词：矿井视频监控系统、小波阈值去噪、非局部均值滤波、峰值信噪比、均方根误差

分类号：TD672(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目61305073。

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：142-145