浦江 , 姜代红,2

(1.徐州工程学院 信电工程学院，江苏 徐州 221008; 2.中国矿业大学 信息与电气工程学院，江苏 徐州 221008)

井下图像由于受到井下复杂环境、机械振动、煤尘噪声等干扰，使得采集的图像带有许多噪声，为了改善图像的质量以及更好地进行后续处理，对井下采集传输的图像进行去噪是一个十分重要的环节.

图像去噪方法有很多，典型的如：均值去噪、中值去噪、小波去噪等等，具有代表性的研究有：Narendra提出了一种行列分离的中值滤波算法[1]；何骥鸣等[2]提出了多重中值滤波算法，可以有效去除图像椒盐噪声；Darsow等[3]提出了3种基于小波相位去噪方法：局部相位方差阈值、边缘跟踪和尺度相位变动阈值法.为了克服小波变换只能检测点的奇异性，HUI等人[4]提出了 Contourlet变换.

随着各种理论的不断成熟和完善，图像去噪方法已经获得了很大的进步，但这些方法都有着各自的优缺点和适用领域，如均值去噪容易使得图像模糊，中值去噪当窗口内噪声面积较大时，去噪效果不理想，小波去噪算法复杂等等，即对于多种噪声同时干扰的图像去噪效果并不理想，去噪的同时平滑了，质量下降，而且针对煤矿复杂环境特定领域的去噪研究还不多见.因此，结合煤矿井下噪声的特点，寻找一种在减少图像噪声的同时保留图像细节和纹理特征便成为本文去噪处理的研究目标.

1 CIELab与RGB颜色空间转换

传统的图像去噪方法大多采用的是RGB颜色空间，由于RGB颜色空间是非均……