煤矿井下图像去噪：改进的简化脉冲耦合神经网络方法

"该文提出了一种基于改进的简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN)的煤矿井下图像去噪方法，针对煤矿井下视频图像特有的光度不均和高噪声问题。通过调整神经元连接强度β与图像像素灰度值相关，以及优化动态门限的衰减时间常数αE，使得去噪过程能更有效地去除椒盐噪声，并保持图像边缘细节。实验比较显示，这种方法优于传统的中值滤波和均值滤波方法。" 在图像处理领域，去噪是至关重要的步骤，特别是在煤矿井下的视频监控中，由于环境光照不均和大量噪声的存在，图像质量往往较差。传统的去噪方法，如中值滤波和均值滤波，虽然可以消除部分噪声，但容易导致图像模糊，边缘信息丢失，这对关键细节的识别造成了挑战。 脉冲耦合神经网络(PCA)是一种生物神经网络模型，它模拟了神经元之间的交互作用。简化的脉冲耦合神经网络(SPCNN)则通过简化模型结构，降低了计算复杂性，更适合实时图像处理。文中提出的改进策略在于： 1. **神经元连接强度β的改进**：传统SPCNN中的β通常设定为固定值，而改进后的模型让β依赖于图像像素的灰度值，这意味着网络会根据图像局部特征调整其响应，增强了对椒盐噪声的适应性，尤其是在处理高对比度噪声时。 2. **动态门限的衰减时间常数αE的改进**：αE的选取直接影响到噪声去除的效果和速度。通过让它依赖于阈值输出的放大系数vE，不仅减少了模型的参数数量，简化了模型，而且能够更好地控制去噪过程，避免过度平滑，保护图像细节。 实验结果显示，使用改进的SPCNN去噪方法，既能显著降低椒盐噪声的影响，又能较好地保留图像的边缘和细节信息，相比中值滤波和均值滤波，其在保持图像质量的同时，提升了去噪效果。这表明，改进的SPCNN对于煤矿井下这类特定环境的图像去噪具有较高的实用价值，可为视频监控提供更清晰、更准确的图像信息，有助于提升安全监控的效率和可靠性。