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基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法 总被引：5，自引：4，他引：1
针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的图像作为杂交小波变换初始种群的父本和母本,并以最大类间方差作为适应度函数来评价个体的优劣,通过杂交和变异操作实现基因重组,提取出小波变换与Wiener滤波在图像去噪中的优势基因;经过有限次的杂交代数最终得到兼有父本和母本优势的子代图像。试验中用红枣和小麦图像对算法进行测试,去噪后红枣和小麦的图像峰值信噪比（PSNR）分别为178.44和183.24,好于邻域平均法（176.76和175.16）、中值滤波法（174.79和173.13）、维纳滤波（172.75和173.48）和高斯滤波（167.50和165.60）等常规去噪方法,并且在视觉效果上同时兼有噪声低和边缘清晰等优点,表明该方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。 相似文献
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基于小波变换的Wiener滤波方法在农产品图像去噪中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
农产品图像的去噪是农产品图像处理中最基本、最重要的工作之一。为了更有效地去除农产品图像中的噪声。受二维离散Wiener滤波器计算方法的启发,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波方法。该方法采用小波变换和Wiener滤波相结合的方法,具有稀疏性、多分辨率、去相关性、选基灵活性和在MSE意义上对图像进行最优估计的优点。该方法首先对含噪农产品图像ano做第一次小波变换得到低频图像a1和水平、垂直和对角三方向的高频图像 hd1、vd1及dd1;其次对低频图像a1做Wiener滤波得到a1w,再对3个高频图像分别做Wiener滤波并合成得到g1w ;接着对低频的a1w和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1w+g1w”。同时,考虑到噪声主要在高频部分,所以直接把低频的a1和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1+g1w”。这是对含噪图像ano做第1次小波变换的情况,其第2次、第3次及第4次变换的情况与此类似。这样可以得到许多滤波图像,然后根据图像信噪比PSNR和视觉效果,最终确定去噪效果最好的农产品图像。该方法应用于红枣、小麦杂草等农产品图像的去噪中,结果PSNR为158.23(视觉效果清晰),好于邻域平均法(PSNR 为154.14)、中值滤波法(PSNR 为155.82)、数学形态学(PSNR为154.07,视觉效果偏黑)、高斯滤波法(PSNR为153.79,视觉效果太黑)、直接维纳去噪(PSNR为154.14)和小波去噪(PSNR为158.18)等多种方法。试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点;基于小波变换的Wiener滤波方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。 相似文献
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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
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蝗虫显微切片图像在获取的过程中不可避免地会受到噪声污染,其纹理、边缘与噪声又都属于高频分量,单独使用小波变换或偏微分方程(partial differential equation,PDE)扩散的方法都不能在有效去噪的同时保持边缘、纹理等。针对这一问题,提出了基于自适应小波PDE的去噪算法。首先对蝗虫切片含噪图像进行sym5小波软阈值去噪,分解层数根据去噪后图像的PSNR(peak signal to noise ratio)值自适应地选择,阈值门限使用Birge-Massart处罚算法获取。然后在此去噪的基础上进行Perona-Malik(PM)模型去噪,迭代次数根据去噪后图像的PSNR值自适应地选择,梯度阈值根据图像自身的2范数获取。为了验证所提出算法的去噪性能,进行了与常用去噪算法的对比试验。试验结果表明:视觉上,采用本文算法去噪后的图像噪声点较少且边缘、纹理清晰;客观上,采用该文算法去噪后的图像PSNR值比使用维纳滤波高出2 d B左右,比使用中值滤波高出3 d B左右,比使用小波阈值去噪高出2 d B左右,比使用PM模型去噪高出1 d B左右,并且在结构相似性(structural similarity image measurement,SSIM)上采用该文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将自适应小波PDE的算法应用于蝗虫切片去噪是可行的、有效的,为其后续处理提供了技术支持。 相似文献
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农田遥感图像在采集过程中会受到噪声影响,为得到准确的农田遥感图像数据,应对获取的农田遥感图像进行去噪预处理。农田遥感图像中的纹理承载了重要信息,在图像降噪的同时保持或增强图像纹理具有重要意义。由于纹理和噪声一样,在频域表现为高频信号,以分解和重构算法为基础的常见滤波(含小波变换)方法在降噪的同时,也会造成纹理清晰度的下降。该文结合农田遥感图像纹理呈现出来的直线特性,将剪切波(Shearlet)和变分理论相结合,提出了一种新的遥感农田图像保纹理降噪方法。该方法首先对较大的遥感图像分块进行shearlet变换,在降噪的同时识别不同图块图像的纹理含量;对细小纹理含量较少的平滑区域,采用保边降噪变分模型去除shearlet变换带来的人工伪影。为避免子图块边界带来的边界效应,该文基于中心仿射变换理论提出了一种新的图像延拓方法,有效提高了图像降噪的效果。试验结果表明,该文算法去噪后的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)平均值比全变分模型去噪算法大1 d B,该文算法去噪后的PSNR平均比曲线波去噪算法大2 d B。同基于Symmlet小波的Shearlet算法相比,该文算法处理后农田遥感图像中伪影减少,在高斯噪声标准偏差σ为10、20和30 d B时,峰值信噪比PSNR分别提高了13.99%、9.69%和7.75%。 相似文献
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边缘检测在图像处理中有着重要的作用。依据canny算子的核心思想,运用小波分析技术,提出了一种基于小波变换的模极大值边缘检测算法。仿真结果表明：该算法能提取图像较弱的边缘,有较好的去噪效果,且边缘有较强的连续性,优于传统的边缘检测算子。 相似文献
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去噪滤波技术是数字图像处理中的一个重要内容,是计算机视觉技术、模式识别、图像数据分析的基础,因而受到广泛的研究;并在人脸识别、表情识别、遥感成像等领域获得广泛的应用。通过对多种去噪滤波算法进行比较,选定了一种改进的二维中值滤波快速算法将其应用到表情识别中,得到较好效果。 相似文献
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基于Mallat算法的谷物流量信号小波去噪方法 总被引：4，自引：3，他引：1
针对联合收获机在复杂噪声背景作业过程中难以获取可靠的谷物流量信息的难题,提出了利用小波变换(wavelet transform,WT)对谷物流量传感器输出信号去噪处理方法。根据流量原始信号和噪声的频谱特性确定小波函数和分解尺度,将采集的流量原始信号通过Mallat算法进行小波分解,滤除高频噪声分量重构流量有效信号,由单片机AD通道对流量有效信号进行标定,标定试验后的传感器在不同谷物流量下累积质量最大相对误差为1.68%。利用北斗定位模块进行差分定位提高定位精度,测产装置信息由8051F单片机存储用以绘制农田作业产量图,将设计的测产系统安装在联合收获机上进行模拟水稻作业试验,试验结果表明:对流量传感器输出信号进行小波分解后,谷物流量测量相对误差最大为6.18%,平均相对误差为5.37%。通过对流量传感器输出原始信息进行小波变换,对比小波去噪前后信号的频谱曲线,验证了基于Mallat算法的流量信号去噪和流量有效信息重构方法的可行性和准确性,该研究可为研究农业机械复杂作业环境下原始信息去噪与有效信息重构提供参考。 相似文献
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狭叶锦鸡儿叶切片显微图像在获取过程中不可避免的受到噪声污染,会对后续处理造成不良影响。针对现有噪声类型未知,去噪算法存在速度慢、效果不理想等问题,该文提出图像噪声类型估计-强度估计-去噪这一处理过程,实现对狭叶锦鸡儿叶切片显微图像降噪目的。首先采用平滑区直方图重构和拟合法确定噪声类型;然后在此基础上,应用基于图像块的SVD(singular valuable decomposition,SVD)域图像噪声强度估计法对噪声标准差进行估计;最后在确定噪声类型和强度基础上,采用几何均值滤波(geometric mean filtering,GMF)和三维块匹配滤波(block-matching and 3-D filtering,BM3D)对图像进行联合去噪。试验结果表明:该文噪声类型估计法估计出切片图像噪声类型为加性高斯噪声,高斯函数对随机选取的15幅狭叶锦鸡儿叶切片图像平滑区域直方图数据点拟合优度2R均值为0.996,平均均方根误差RMSE(root mean squared error,RMSE)为0.144 6;采用该文噪声强度估计法估计出的切片图像噪声标准差???[2.5,4.0],处理标准差较小噪声,该文算法处理精度、运行速度和稳定性等方面存在明显优势;GMF-BM3D算法在较好去除图像噪声同时,极大的保留了图像纹理、边缘和细节等信息,同时极大的提高了算法运行速度,处理后的图像BRISQUE(blind/referenceless image spatial quality evaluator,BRISQUE)值为10左右,相当于原图BRISQUE值的1/2左右。与传统BM3D算法相比,去噪效果相当,但耗时约相当于传统BM3D算法的1/9。与小波去噪算法(wavelet threshold,WT)算法相比,虽速度相对较慢,但去噪后图像BRISQUE值比使用WT法低4左右。因此,该算法较好实现了对狭叶锦鸡儿叶切片图像准确降噪,为其后续处理提供了可靠技术支持。 相似文献
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基于变分法和剪切波耦合算法的蝗虫切片保纹理图像降噪 总被引：1，自引：1，他引：0
保纹理降噪在农业领域图像处理中具有非常重要的作用。现有降噪方法由于无法正确识别纹理和噪声导致降噪效果不理想。针对该问题,该文提出多尺度插值小波框架下的变分法和剪切波变换耦合降噪方法,其中变分法可以识别图像中的主要目标物轮廓,但把纹理识别为噪声;而剪切波变换可识别图像中的纹理细节,但也容易把噪声当作纹理。耦合方法首先对图像进行错切变换,实现图像中纹理区域的降噪,然后通过变分法消除剪切波变换中误将噪声作为纹理重构出现的人工伪影。耦合方法结合了2种方法的优点,使图像降噪效果得到提高。最后以蝗虫切片图像的降噪为例进行数值验证,相对于变分法,峰值信噪比PSNR提高了6.37%;相对于剪切波,PSNR提高了5.90%,数值结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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针对基于机器视觉的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境干扰和处理速度较慢等问题,该文提出一种基于图像扫描滤波的导航线提取方法。首先获取不同农作物的彩色图像,使用2G-R-B算法对彩色图片进行灰度化处理,得到作物行和土壤背景对比性良好的图片。使用Otsu方法对图像进行分割,得到二值化的图像后,再采用腐蚀-中值滤波-膨胀的滤波方法对图像进行去噪处理。然后使用该文提出的扫描滤波导航线提取算法,将图像分成左右两部分,使用等面积三角形对两部分分别进行扫描后,再对扫描的结果进行滤波,从而提取作物行,得到导航线。试验结果表明,采用该方法处理一幅640×320像素的图像只需要76ms,可满足农机具实时导航的要求;与传统导航线提取算法相比,该算法计算速度快,适应能力强。 相似文献
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小波-智能优化支持向量机模型及其对农业可持续发展的评价 总被引：1，自引：1，他引：0
农业可持续发展评价是世界性农业研究的热点问题,也是中国新时代乡村振兴和农业现代化发展的重大课题。改革开放促进中国农业经济获得快速发展,但农业发展与农业资源及生态环境的矛盾严重。党的十八大以来,农业可持续发展被提到更加突出的位置。研究农业可持续发展评价具有重要意义。该文研究国内外农业可持续评价的相关文献,在小波变换、支持向量机、遗传算法、蚁群算法基础上,提出小波-智能优化支持向量机相结合评价方法,参考已有评价指标体系,结合中国的农业发展现实状况,建立农业可持续发展评价备选指标集。运用Spss软件对150个初选指标进行显著性和相关性分析,确立包含62个指标的评价指标体系。运用一维离散平稳小波分析,数据消噪处理,遗传算法(genetic algorithm,GA)、蚁群算法(ant colony optimization,ACO),优化支持向量机参数(support vector machine,SVM),得出较好的惩罚参数、核函数、不敏感系数,再对支持向量机训练,该方法提高了训练准确度。对中国31个省(市)农业可持续发展进行小波-遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)、小波-蚁群算法优化支... 相似文献
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基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariant feature transform and singular value decomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。 相似文献