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基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪
论文题目：基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪
摘要：
随着煤矿行业的快速发展，煤矿煤粉粉尘对员工健康的威胁日益严重。在煤尘采集过程中，由于环境干扰以及设备噪声等因素，图像容易受到噪声污染，导致图像质量下降。因此，开展煤尘图像的去噪研究对于提高煤矿工人的劳动保护安全以及煤尘采集的准确性具有重要意义。
本文提出了一种基于余弦高斯核函数的非局部均值方法，用于煤尘图像去噪。首先，通过余弦高斯核函数来提取图像的纹理信息，以充分保留原图像的边缘特征。然后，引入非局部均值方法来估计图像的噪声分布，对图像进行有效的噪声补偿。最后，通过实验验证了该方法在煤尘图像去噪方面的优越性能。
关键词：煤尘图像；去噪；余弦高斯核函数；非局部均值
引言：
煤矿行业是全球矿业产业中的重要组成部分，然而，煤矿工作环境恶劣，煤尘含量高，给工作人员的身体健康带来了很大的威胁。为了降低员工的职业病发病率，提高工作效率和生产质量，煤尘图像采集技术被广泛应用于煤矿环境监测。然而，由于环境干扰和设备噪声等原因，采集到的煤尘图像常常受到噪声的污染，降低了图像的质量和准确性。
当前，图像去噪技术已经在各个领域得到了广泛的应用，然而，由于煤尘图像的特殊性，传统的图像去噪算法在处理煤尘图像时往往效果不佳。因此，煤尘图像去噪技术的研究具有重要意义。
方法：
本文提出了一种基于余弦高斯核函数的非局部均值方法，用于煤尘图像去噪。具体步骤如下：
1.纹理特征提取：通过余弦高斯核函数来提取图像的纹理信息，保留图像的边缘特征。余弦高斯核函数具有良好的尺度不变性和方向选择性，可用于有效减少图像的噪声。
2.非局部均值估计：引入非局部均值方法来估计图像的噪声分布。通过对图像的局部窗口进行相似度计算，找到与当前像素最相似的像素，并以其值作为噪声估计。通过对整个图像的像素进行非局部均值估计，得到图像的噪声分布。
3.噪声补偿：根据估计得到的噪声分布，对图像进行噪声补偿。通过对图像的每个像素值减去对应位置的噪声估计值，可以有效地去除噪声。
实验与结果：
为了评估所提出方法的性能，我们对比了该方法与传统的图像去噪方法，并进行了一系列实验。
实验结果表明，所提出的基于余弦高斯核函数的非局部均值方法在煤尘图像去噪方面具有较好的效果。相比传统方法，该方法在保留图像的边缘特征的同时，能够有效去除煤尘图像中的噪声，提高图像的质量和准确性。
结论：
本文提出了一种基于余弦高斯核函数的非局部均值方法，用于煤尘图像去噪。通过实验证明，该方法在煤尘图像去噪方面具有优越性能。煤尘图像的去噪对于提高煤矿工人的劳动保护安全以及煤尘采集的准确性具有重要意义。未来的工作可以进一步优化算法，提高去噪效果，并结合其他图像处理技术，实现更全面的煤尘图像处理方法。
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