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1.
由于农作物生长环境的复杂性,导致在获取农作物图像过程中或多或少存在一定程度的噪声,这给农作物成熟果实的自动化采摘造成了很大不便。因此,结合离散脊波变换,提出了1种农作物图像自适应去噪算法,该算法通过对图像实现多尺度脊波变换,保持低频分解系数不变,对于高频分解系数,首先分别采用改进非局部均值滤波算法(improved non-local means filtering,INLM)以及改进小波硬阈值去噪模型进行消噪;然后实现低频分解系数与各自消噪后的高频分解系数重构,从而获得2幅重构图像;最后实现2幅重构图像的等权融合处理,获得消噪后的农作物图像。结合相关试验,分别将该算法与经典非局部均值滤波算法(non-local means filtering,NLM)、已有的改进非局部均值滤波算法以及小波硬阈值去噪算法进行去噪效果比较,主观、客观分析结果表明,用该研究算法处理后的图像清晰度较高且残留噪声较少。 相似文献
2.
在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。 相似文献
3.
CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,自适应噪声的完备经验模态分解)-DFA(detrended fluctuation analysis,去趋势波动分析)滤波算法首先将含噪信号进行CEEMDAN分解,并以DFA方法提供的标度指数为依据,然后从分解得到的本征模态函数中自适应地选取有用的分量去重构信号.仿真试验表明,在不同信噪比背景下,该方法相对于小波阈值和EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)-DFA方法具有一定的优越性.此外,选用模糊熵与短时能量作为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的特征参数,对受典型强噪声干扰的大地电磁信号进行信噪识别,获得了较好的识别效果.鉴于此,将这2种算法相结合对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制.结果表明,该方法能有效地克服传统整体滤波处理产生的过处理现象,在压制强噪声的同时能较好地保留实测数据中有用的低频成分. 相似文献
4.
一种新型高斯噪声滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法. 相似文献
5.
《江苏农业科学》2014,(1)
对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。 相似文献
6.
基于层内和层间相关性的小波图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,传统的小波去噪方法大致有小波阈值收缩去噪算法、小波模极大值去噪算法.由于小波系数间存在很大的相关性,本文提出了一种基于层内和层间相关性的小波去噪方法,利用图像细节信息在不同尺度及同一尺度上的相关性进行滤波,达到对低信噪比的图像去噪的目的.在实验中,将本文去噪的结果与Donoho的硬阈值作了比较,结果显示本文方法能获得较好的去噪效果. 相似文献
7.
拉曼光谱中尖峰及其临近信号频率极高,常规去噪方法难以区分高频噪声与特征峰信号,所以拉曼光谱去噪一直是该领域内研究热点和难点。针对该问题,提出临界分量判别法,该方法通过计算经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分量的归一化自相关函数,将固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)划分为噪声主导分量和信号主导分量两部分。根据噪声主导分量和信号主导分量的不同特点,分别使用模极大值方法、软阈值滤波方法处理各分量的小波系数,实现光谱信号去噪。仿真数据去噪实验表明,小波去噪法(1、2阶IMF为噪声主导分量)去噪效果优于其他方法(1阶IMF为噪声主导分量,1、2、3阶IMF为噪声主导分量),说明临界分量判别法可以正确识别噪声主导分量和信号主导分量。光谱数据去噪实验表明,应用小波去噪法处理拉曼光谱,信噪比以及均方误差均优于对整条光谱进行模极大值、软阈值和空域相关方法去噪,光谱中噪声几乎得到了完全抑制,突变特征峰信号得到完整保留,获得了最优滤波效果。 相似文献
8.
针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息. 相似文献
9.
对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理.实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果. 相似文献
10.
基于小波分析的图像压缩与去噪研究 总被引：6，自引：5，他引：1
介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义. 相似文献
11.
12.
针对天气变化及光照不足导致的奶牛监测图像降质问题,提出一种基于双域分解的复杂环境下奶牛图像增强算法。该算法首先采用双域滤波图像去噪,将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次根据贝叶斯估计得到不同高频图像的小波阈值,利用改进的Garrote阈值函数进行小波去噪,并结合伽马变换对去噪的高频图像进行矫正,实现对高频图像的滤波和对比度调整;再次通过暗通道先验对低频图像进行去雾,并结合对比度受限自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法对去雾后整体偏暗的低频图像进行增强,进一步提高图像的对比度和整体亮度;最后将处理后的高频图像和低频图像进行重构,得到最终的增强图像。以不同时段光照、复杂气象条件下实地拍摄的奶牛场监测图像为样本,采用主观视觉和客观评价将该算法与现有算法进行试验对比。结果表明,该算法能够对复杂光照下奶牛图像有效去噪、增强整体和细节信息、改善图像视觉效果等,相比于HE算法、Retinex算法、CLAHE算法、自适应Retinex算法,标准差分别平均提高1.929 5、4.681 2、3.245... 相似文献
13.
利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高. 相似文献
14.
基于小波变换的原理,分别利用阈值滤波、小波包、小波收缩3种常用的去噪方法,对砂糖橘样品的可见/近红外光谱信号进行去噪处理,探讨每种去噪方法的最优参数组合(小波函数、分解尺度、阈值)的同时选择最适去噪方法,并通过偏最小二乘法(PLS)对去噪后的重构光谱和砂糖橘果形指数建模。结果表明,小波包去噪有利于消除导数光谱中的噪声,提高建模精度,其最优参数组合为默认阈值条件下,小波函数Bior1.3、2尺度分解,去噪后的砂糖橘果形指数光谱建立的PLS模型的预测集R为0.9632,RMSEP为0.0779。 相似文献
15.
在数字图像处理过程中,如何减弱或消除噪声对源图像的干扰是图像预处理技术中的难点和关键步骤。将基于小波变换的阈值去噪方法应用于地震解释图像的预处理中,并采用了一种改进的小波阈值函数,改进后的小波阈值函数可以有效抑制传统软硬阈值方法所带来的固有缺点。给出了具体的算法流程。试验证明,该算法可有效去除三维地震资料相干切片图像中的噪声并保持边缘细节,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。 相似文献
16.
《江苏农业科学》2016,(2)
基于Contourlet变换与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM),提出了一种玉米种子高精度识别算法。该算法首先对玉米种子图像进行多层Contourlet分解,结合指数函数和反正弦函数,提出了一种新型的阈值函数模型对高频分解系数进行去噪处理;其次,将低频分解系数与去噪后的高频分解系数进行重构,得到去噪后的玉米种子图像;最后采用LSSVM对去噪后的玉米种子图像进行识别,采用径向基函数模型作为LSSVM核函数模型。试验结果表明,对去噪后的图像进行LSSVM识别的精度优于直接对图像进行LSSVM、SVM识别的精度。 相似文献
17.
刘海霞 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2011,32(2):250-254
不同的噪声图像经小波变换后系数分布是不一样的,针对图像特征和噪声特征,采取灵活的去噪策略会取得更好的去噪效果。本文通过实验对噪声图像及噪声的小波分解系数进行系统分析,提出小波阈值去噪中阈值的选择策略,并用实验验证了方法的有效性。 相似文献
18.
19.
实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。 相似文献
20.
《江苏农业科学》2015,(8)
提出了一种基于离散小波变换(DWT)和非局部均值滤波(NLM)的农产品图像处理算法。首先对图像进行3层DWT,在变换域中对高频小波系数进行改进小波阈值模型去噪,对原始低频小波系数与去噪后的高频小波系数分别进行重构,得到背景图像和细节图像;再对细节图像进行区域划分,对每个图像区域分别采用NLM算法进行去噪;最后将背景图像和去噪后的细节图像进行叠加处理,得到去噪后农产品图像。引入边缘保持指数(edge protection index,EPI)、均方误差(mean square error,MSE)对试验结果进行评价,结果表明,本研究算法对该类图像的处理取得了较好的效果,且对NLM、小波阈值去噪等算法而言优势较明显。 相似文献