基于小波变换的指纹图像增强算法

小波变换在对图像进行增强处理的过程中也对图像中存在的噪声做了同样的处理,在增强图像边缘细节的同时没有很好的进行图像消噪。针对这些不足,对传统的小波变换算法进行了改进。基于Mallat算法对小波分解和重构,在分解后保持低频信息的不变性,并利用小波系数的变换使图像信息得到增强,同时具有一定的图像消噪效果,该方法与传统的小波变换算法相比在图像增强处理中具有更好的效果。     

一种基于图像分析的玉米病虫害智能化识别方法

农业病虫害智能化探测是现代农业发展的必然趋势,也是基本要求之一。以玉米病虫害为研究对象,借助计算机图像分析技术,提出了一种玉米病虫害智能化识别方法。首先对降质的玉米病虫害图像实现单层小波分解,以实现图像信号的多尺度分解,获得低频分解系数和高频分解系数。由于低频分解系数包含绝大多数图像低频信号,降质程度可忽略不计,设计了一种具有调节因子的自适应增强函数模型,通过设定固定阈值,对高于该阈值的系数进行只适应增强,反之则进行抑制。然后对上述各高频系数进行第二层小波分解,对获得的低频分解系数予以舍弃,对于高频系数则通过设计一种随着分解层数的变化而自适应调整阈值的小波阈值函数模型来进行处理。最后分别进行2层小波系数重构。结果表明,该方法对玉米病虫害图像的复原效果优于小波硬、软阈值函数模型,能够根据复原后的图像进行病虫害的准确识别,稍加改进可应用与农业智能化设备(如农业机器人)的内置程序中,能实现对病虫害图像的实时化地获取、处理,智能化地识别。     

一种新型高斯噪声滤波算法

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.     

探讨小波系数对图像质量的影响

小波系数是图像进行小波分解后得到的系数,小波系数的分布、大小、多少直接影响着图像的质量。本文主要探讨含有统计噪音的数字仿真图像Logan_Sheep图像,利用硬阈值法对正交小波分解系数处理的前后,高频域中的小波系数的多少对图像特征的保留的影响。试验表明只要有很少的大的小波系数就能保留图像的特征。     

基于权重系数的木材图像增强及识别

为了进一步提高机器识别木材的准确性,提出基于权重系数的木材图像增强方法。将采集的图像利用离散小波变换分为4个不同的子带,对LL子带采用权重系数检测相似的像素点,对LH、HL和HH子带利用局部方差法进行定向筛选,对上述子带均采用傅里叶系数作差法,同时结合阈值进行混淆判断;对LL子带采用方向自适应滤波消除混淆,对LH、HL和HH子带采用自适应小波收缩消除混淆,最后经过小波逆变换得到增强后的重建图像。选取榆木木片和树皮为识别对象,对其图像进行增强处理,然后利用BP神经网络进行识别。结果表明,本研究方法较传统的图像增强方法提高了榆木木片和树皮的识别率。     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

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。     

一种结合小波变换的豆类图像增强算法

针对农业视觉图像时常受到噪声的干扰,导致图像质量在很大程度降低的问题,以豆类图像为例,提出了一种图像自适应增强算法。该算法将小波变换与改进自适应中值滤波有机结合,首先对降质豆类图像实现2层小波分解,小波基函数取sym8,获得小波高频和低频分解系数;然后从噪声检测、自适应滤波等2个环节中对自适应中值滤波加以改进,提出了一种改进自适应中值滤波算法用于对小波各方向高频分解系数的自适应滤波;最后实现小波低频和高频系数的重构。将本研究算法与小波软阈值法、自适应中值滤波进行仿真试验比较,结果表明,本研究算法效果最优,能够实现对降质的豆类图像高质量增强处理。     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

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.     

基于奇异值分解和非下采样Contourlet变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度较低的问题,本文提出一种基于奇异值分解和非下采样Contourlet变换的夜间红外图像增强新算法。通过分解高频系数奇异值,对得到的奇异值矩阵进行权重排序分析,保留大权值的高频系数进行降噪;再使用自适应权值的增益函数对降噪处理后的高频系数进行增强处理。对低频系数则使用自适应权值的改进Sigmoid函数进行处理,不仅可提升图像整体对比度信息还可减少传统Sigmoid函数存在的过增强问题。实验结果表明,该算法能有效抑制红外图像噪声,提高图像对比度信息。     

基于双域分解的复杂环境下奶牛监测图像增强算法

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...     

基于离散小波变换的农业图像处理研究

介绍了离散小波变换的定义,从农业工程角度出发,利用二维离散小波变换对农业图像在消噪、增强、压缩和边缘检测方面进行了一些分析和处理,并对离散小波变换图像处理在农业工程的应用前景做了展望.     

基于萤火虫算法的农业遥感图像增强研究

农业遥感图像增强有利于图像信息的提取与分析,萤火虫算法是近年来较为新颖的智能仿生算法,目前国内外关于其能否用于农业遥感图像增强的研究未见报道。文章首先利用非完全Beta函数建立农业遥感图像增强模型,结合人眼最小灰度分辨力函数进行图像细节增强,将每个输入区间的像素灰度值变换到适当的输出灰度级区间,最终生成对比度均衡的图像;然后通过萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行伪差分操作更新;最后确定最佳参数的收敛条件,给出了算法流程。试验仿真结果表明,萤火虫算法的农业遥感图像检测在图像细节增强评价指标、相位一致性指标、通用质量评价指标等方面与直方图算法、Retinex算法、小波变换算法、模糊聚类算法等相比数据较优,能够用于农业遥感图像增强。     

综合小波和模糊方法的图像边缘检测

为了更好地对图像边缘进行检测,提出一种基于小波局部极大模和模糊方法相结合的图像边缘检测算法．它将图像分为高频和低频部分分别进行处理．高频部分利用小波局部极大模的方法进行边缘检测,低频部分则利用模糊方法进行处理,并对两种边缘图像进行了融合．试验结果证实了该算法的可行性．     

一种基因芯片图像滤波混合法

对基因芯片的表达数据进行分析，有助于获得基因的表达谱与功能之间的关联信息，而基因芯片图像的滤波方法，对于获得高质量的基因表达数据具有重要的意义。本文采用小波和中值滤波混合法对基因芯片图像去噪，采用的小波硬门限阈值量化法去噪预先处理了基因芯片图像的部分高频噪声，避免了图像有用信号湮灭；而中值滤波法弥补了小波分析中的噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法进行对比实验，结果表明，该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时，很好地保持图像的边缘和细节信息。     

小波和傅里叶相融合的彩色木材图像增强

针对现实生活中彩色图像普遍存在不清晰和对比度差的情况,在RGB模型上提出了一种新的彩色图像增强算法,并且应用到了木材图像领域。将彩色木材图像分解为RGB3个通道,首先使用滤波器把3个通道分别分解成高低频子带;然后使用傅立叶变换和小波变换相融合的方式进行锯齿检测,同时进行阈值判断;之后对检测到的锯齿进行消除,低频子带使用方向自适应滤波器,高频子带使用小波收缩函数进行消除;再使用小波逆变换返回3个通道;最后将3个通道还原成彩色图像。结果表明,该方法和传统方法相比较,可以有效保持图像的边缘特征,达到增强效果。以樟子松微观横截面为例,峰值信噪比PSNR提高了5.05,信息熵提高了3.14。本研究同时采集了榆木微观横截面、杨木宏观横截面和云杉微观横截面,其图像均得到增强。     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法．首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整．仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究

[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法。[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪;然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像;对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值;最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别。[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98%。[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据。     

一种新小波图像降噪方法在农业采摘中的应用

机器人在田间采摘果蔬过程中必然受到多种图像噪声的影响,在利用小波进行图像降噪时,出于最大限度保存图像信息考虑,阈值的选择是一个最重要的环节。提出一种新的基于小波变换的非线性阈值函数,这种函数兼顾了最优阈值和阈值函数这两个降噪的最重要因素,从而获得最佳的效果。试验证明,这种方法降噪效果良好,与传统的软阈值、硬阈值函数相比,不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且在视觉上也更加清晰。     

小波变换和偏微分方程在图像去噪中的应用

应用小波分析方法和偏微分方程方法进行图像处理是一个重要课题。小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了。使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持,应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具。     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像压缩后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过压缩算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法压缩后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。