现有矿井图像去噪算法对于复杂噪声的去除效果有限，且处理速度不能满足实时监控需求。针对该问题，提出一种基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法。首先，采用切尾均值滤波器对图像噪声进行初步滤除，同时引入二次检验机制处理残留的噪声点，通过引入离散系数提升算法对不同像素的区分能力，增强去噪性能；其次，采用基于极值数量的分类处理及再次检验机制，有效减少残留噪声问题；然后，在小波函数中引入新的控制变量优化软阈值函数和硬阈值函数，构建双阈值函数，结合Radon变换增强对线性特征的处理，增强对矿井图像的检测能力；最后，采用均方误差（MSE）与峰值信噪比（PSNR）进行图像质量评价。实验结果表明：相较于切尾均值算法、硬阈值算法、软阈值算法，基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法的MSE增长相对缓慢，MSE最小，图像去噪效果最好；引入离散系数后，模型的MSE相较于未引入前低300 dB左右，PSNR相较于未引入前高20 dB左右，引入离散系数能有效减少噪声点对算法的影响；相较于卡尔曼遗传优化算法、变换域图像去噪算法、交叉分支卷积去噪网络，本文算法的MSE分别降低了27，21，13 dB，PSNR分别提升了8，6，3 dB，耗时分别缩短了0.20，0.16，0.14 s。

0 引言
1 矿井图像去噪算法
1.1 切尾均值滤波器
1.2 改进小波阈值函数
2 实验分析
2.1 改进切尾均值和小波双阈值函数效果验证
2.2 离散系数效果验证
2.3 算法耗时
2.4 对比分析
3 结论