改进NSCT与PCNN融合法：煤矿多聚焦图像清晰度提升

本文主要探讨了煤矿监控图像中存在的一个重要问题，即由于目标物体和传感器之间的距离差异，导致不同聚焦区域的图像清晰度存在显著差异。针对这一问题，论文的作者何远清和程德强对传统的NSCT（非下采样Contourlet变换）图像融合方法进行了改进，并将其与脉冲耦合神经网络（PCNN）技术相结合，提出了一个专门针对煤矿环境优化的图像融合策略。 NSCT是一种高效的图像分析工具，通过其子带分解特性，能够有效捕捉图像的细节信息。在煤矿监控场景中，这种特性有助于提高图像的视觉效果和信息提取能力。然而，单纯依靠NSCT可能无法完全解决图像聚焦不一致带来的问题。因此，作者引入了PCNN，这是一种模仿生物神经网络工作原理的模型，它在处理图像融合时展现出强大的学习能力和自适应性，能有效地融合来自不同聚焦层次的信息，从而提高整体图像质量。 通过实验验证，论文提出的方法在煤矿图像融合方面取得了显著的效果。它不仅能改善图像的清晰度，使得各个区域的细节更加鲜明，还提升了图像的整体可读性，这对于后续的图像分析、目标检测以及安全监控等任务具有重要意义。此外，通过将研究结果与中图分类号TP392相关联，可以推测这是一项属于计算机视觉和信息技术领域的研究，特别是与多媒体数据处理和矿产资源管理紧密相关的技术。 这篇论文为煤矿监控系统的图像质量提升提供了一种创新的解决方案，对于优化矿井环境下的图像采集和分析有着实际应用价值。通过结合NSCT和PCNN技术，研究人员成功地解决了多聚焦图像融合中的挑战，为煤矿安全监控技术的发展做出了贡献。