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传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。 相似文献
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图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。 相似文献
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为优化马铃薯病斑图像特征提取与病害识别的关键步骤——图像分割的精度,保证分割后的图像能够较好地保留原病斑图像的轮廓与细节,采用混合蛙跳算法优化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)参数,建立一种高精度的用于马铃薯病斑图像分割的混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)-PCNN模型,该模型选用图像分割香农熵与图像分割紧凑度的加权和作为适用度函数,对马铃薯晚疫病害图像进行试探分割,分割正确率为95.41%,实现PCNN参数的自适应优化配置,并获得PCNN参数配置方案为:神经元交互连接系数β=0.38、脉冲激励衰减系数a_θ=0.24、激励脉冲幅度衰减系数V_θ=0.82。利用优化后的PCNN对马铃薯软腐病、环腐病、银腐病、粉痂病、灰霉病5种病害图像进行分割,分割正确率分别为94.41%、95.69%、93.89%、93.91%和93.21%,平均正确率为94.42%,证明SFLA-PCNN模型能有效地从背景区域提取马铃薯病斑,可用于马铃薯病斑检测。 相似文献
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分析了非线性扩散、基于整体变分方法的ROF模型以及矢量图像耦合技术的原理,比较了这些扩散、去噪模型的优缺点。根据矢量图像耦合思想将TV流运用到矢量图像扩散中,并参考ROF模型逼近项变分模型的优点,提出了基于非线性扩散、ROF模型和矢量图像耦合原理的改进TV流矢量图像耦合扩散模型,目地是在彩色图像中,去噪同时更好地保留图像轮廓、边缘等重要信息。实验对比分析了改进前后模型的去噪效果,并分析了改进模型下正、逆向扩散在彩色图像去噪中的作用。实验结果表明,改进的矢量图像耦合扩散模型能有效地保持彩色图像中的边缘信息,同时具有良好的去噪性能,且改进模型下,正、逆向扩散的性质在彩色图像去噪工作中仍能保持。 相似文献
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小麦全蚀病是检疫性的土传病害,对小麦生产危害极大,对其发生的监测是治理的根本。遥感技术可实时、宏观地监测病害发生发展,尤其是将光谱信息与高分辨率数字图像进行融合,可直观、精准地对病害识别和分类。本文基于计算机视觉技术,通过光谱数据与高分辨率数字图像结合的方法,对小麦全蚀病等级进行快速分类。首先,通过ASD非成像光谱仪获取小麦全蚀病的光谱信息,提取全蚀病特征光谱,建立光谱比。其次,利用无人机获取的实时田间数码图像,对其颜色特征进行重量化。最后,利用基于支持向量机的决策树分类对图像视场中的不同全蚀病等级进行分类。结果表明,4个全蚀病等级的分类精度均大于86%(Kappa0.81),平均运算时间小于30s。通过与实地调查的小麦全蚀病的白穗率等级做比对,验证分类结果的准确性,结果表明该方法基本可以实现对小麦全蚀病等级的实时监测。 相似文献
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Plant classification for weed detection using hyperspectral imaging with wavelet analysis 总被引：1，自引：0，他引：1
HIROSHI OKAMOTO TETSURO MURATA TAKASHI KATAOKA SHUN-ICHI HATA 《Weed Biology and Management》2007,7(1):31-37
The goal of this study is to develop a new weed detection method that can be applied for automatic mechanical weed control. For successful weed detection, plants must be classified into crops and weeds according to their species. In this study, we employed a portable hyperspectral imaging system. The hyperspectral camera can capture landscape images that include crops, weeds, and the soil surface, and can provide more extensive information than conventional red, green, and blue (RGB) images. Although RGB images consist of red, green, and blue wavebands, the obtained hyperspectral images consist of 240 wavebands of spectral information. Hyperspectral imaging is expected to provide powerful technology for agricultural sensing. In the initial step of this study, the image pixels of the plants (crop or weeds) were segmented from the background soil surface using Euclidean distance as the discriminant function. In the next step, the image pixels of the crop (sugarbeet) and weeds (four species) were classified using the difference in the spectral characteristics of the plant species. In this process, classification variables were generated using wavelet transformation for data compression, noise reduction, and feature extraction, and then stepwise linear discriminant analysis was applied. The validation results indicate that the developed classification method has potential for practical use. 相似文献
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网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。 相似文献
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基于多时相影像的棉花种植信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现区域棉花种植面积信息的快速监测,利用2014年新疆奎屯市农七7师125团棉花不同生育期内2期关键期HJ-CCD数据影像,分别运用支持向量机(SVM)的分层监督分类法和专家知识决策树(CART)分类法,基于研究区棉花与其他作物物候和光谱差异提取棉花种植面积和位置,并对两种方法的分类结果进行分析。结果发现:1监督分类法与专家决策树分类法都能有效的提取棉花的面积,棉花总面积精度达96%以上,位置精度达82%以上,专家决策树分类更优一些。2相对而言,基于专家决策树法相对简单,分类精度高,分类位置精度较好。采用环境小卫星影像结合野外调查,在提取棉花种植面积方面有着覆盖面积大、观测周期短的综合优势,而决策树分类法提取棉花面积简单有效。由此可建立一种适用于棉花信息监测系统平台,方便快捷的提取作物种植面积,为棉花长势的研究和病虫害发生区域的确定提供了技术支持。 相似文献
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Agricultural practices exert selective forces on weed populations. As these practices change over time, weed adaptive traits also evolve, allowing weeds to persist in the new environment. However, only weeds having individuals showing the trait with adaptive significance will be able to cope with these changes, thus allowing a sub‐population to be selected for persistence. In addition, changes in agricultural practices can select new weed species showing functional traits with characteristics adaptive to the modified system. Seed dormancy has long been recognized as a trait with enormous adaptive value to adjust weed biology to cropping systems. In this paper, we illustrate with examples of success and failure, the value of seed dormancy as a functional trait to cope with long‐term changes in crop production systems. We show that successful outcomes are mostly related to the existence of sufficient variability for the functioning of physiological mechanisms that control dormancy characteristics as influenced by the agricultural environment. Presented examples illustrate how knowledge about the relationship that exists between agricultural practices and their selective pressure on seed dormancy can be instrumental in predicting changes in weed biotype dormancy characteristics or foreseeing the appearance of new weed species in future agricultural scenarios. © 2019 Society of Chemical Industry 相似文献
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基于GIS的遥感影像土地利用与覆盖信息提取研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文以 2 0 0 0年精加工数字遥感影像为基本信息源 ,以甘肃省张掖地区为实验区 ,在 ARC/INFO GIS软件支持下进行了提取土地利用 /土地覆盖信息的实验研究 ,从而为大面积复杂区域实施土地利用 /土地覆盖信息快速提取和后续的动态监测与驱动因子分析提供了工作基础。经过实验证明 ,此技术路线操作简便、工作周期短、定性定位准确率高 相似文献