1种农产品图像混合滤波算法的应用

针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。     

农作物病害图像清晰化处理算法的应用

农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声,导致图像对比度下降,图像中的目标物难以准确辨认。因此,在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础上,提出一种改进自适应多方向中值滤波算法。该算法首先提出一种噪声检测方法实现对图像中噪声的识别并加以标记,然后对图像中的噪声点分别进行水平、垂直、对角等4个方向的中值滤波,然后对获得的滤波值集合分别求取其最大(小)值、平均值、中间值以及与噪声点像素值组成新的集合,最后求取该新集合的中间值并作为最终的滤波结果。采用实地拍摄的2幅农作物病害图像进行算法测试,结果表明本算法与中值滤波以及MMF相比具有一定的优势与实用性。     

人脸表情识别中滤波算法的研究

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。     

一种非下采样轮廓波变换域水果图像预处理方法

水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方法。该方法首先对图像进行多尺度NSCT分解,获得低频分解系数和高频分解系数;然后对低频分解系数进行模糊增强处理,对高频系数采用二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering algorithm)进行处理;最后进行分解系数重构,获得清晰度较高的水果图像。分别将此算法与已有的几类同类型算法对水果图像进行去噪处理,并引入峰值信噪比(peak signal noise to ratio,PSNR)作为处理效果评价指标,结果表明,此算法性能明显优于已有的同类型算法。     

基于农业视觉图像的高效滤波处理方法

机器视觉技术在农业领域的广泛应用,使得农业自动化水平有了很大提高;但由于农业视觉图像的获取受气候、温度、光照、成像设备、图像传输等诸多因素的限制,使得所获取的图像或多或少受到噪声干扰,因此图像出现一定程度的失真,给后续农业视觉图像的处理与分析带来了诸多不便。为了有效抑制农业视觉图像中时常出现的噪声,提出了一种具有噪声监测与检测功能的多方向改进加权均值滤波算法,算法首先对含有噪声的农业视觉图像进行粗检测和精检测,以精确标记出噪声点;然后针对图像信息的分布特征分别设计出3类不同尺度的8方向滤波窗口;最后根据粗检测和精检测结果分别对噪声图像进行加权滤波处理。试验结果表明,改进的滤波算法性能优于经典均值滤波法、自适应中值滤波法及加权均值滤波法,提高了农产品视觉图像的清晰度及图像目标识别的准确率。     

基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法

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。     

一种基于脉冲耦合神经网络的去除脉冲噪声算法

针对脉冲噪声图像,传统的滤波算法容易造成图像模糊或者图像细节丢失等问题。在深入分析脉冲噪声的特点及脉冲耦合神经网络（PCNN）的内在机理的基础上,提出了一种基于PCNN和边缘信息的脉冲噪声滤波算法。通过PCNN找到图像的疑似噪声点,然后通过对像素的位置信息分析,采用不同的模板对图像进行中值滤波,得到脉冲噪声滤波的具体算法。试验结果表明,该方法不但能有效地去除图像中的脉冲噪声,而且能很好地保护图像细节信息。[     

基于改进Prewitt算子的农业图像去噪算法

农业图像的获取受到气候、光照、拍摄角度、拍摄器件电压等因素的限制,所获取的图像含有噪声,无法直接用于判读分析。对该类图像去噪进行研究,首先,将经典Prewitt算子的检测模板由2个方向扩充为8个方向,进一步丰富了Prewitt算子的检测模板序列,将其应用于农业图像边缘轮廓检测,获得边缘图像和非边缘图像;其次,对边缘图像采用经典中值滤波算法进行处理,剔除其中的噪声点;再次,在对经典中值滤波特征分析的基础上,提出了一种具有噪声检测功能的改进加权中值滤波算法,将其应用于处理非边缘图像;最后,将处理后的边缘图像、非边缘图像进行充分融合。试验结果表明,本研究算法对于农业图像的处理效果明显优于经典中值滤波以及2种改进型中值滤波。     

一种基于噪声点检测的自适应中值滤波方法

针对中值滤波在图像去噪时会造成图像细节丢失的问题,提出了一种新的基于噪声点检测的自适应中值滤波法.该方法对噪声点采用两级判断的方法:首先根据椒盐噪声的特点将图像像素点分为可疑噪声和信号两类;对于可疑噪声点,根据噪声与细节在图像中的表现,将可疑噪声分为噪声和边缘细节;然后采用不同的中值滤波窗口对噪声点进行滤波,对于两次判断得到的信号和边缘细节不进行处理以保持图像的细节.测试结果表明,与常用的中值滤波法相比,该方法不仅具有较好的去噪特性,还具有较强的细节保护能力.     

关于我国电子政务与数字城市建设的思考

遥感图像受各种因素的干扰而影响解译精度.根据人类视觉和认知心理学的特点,在遥感解译过程中需要对遥感图像进行增强处理.本文结合机器视觉、图像处理领域在图像增强方面已经提出的一些方法,采用方向加权二维多级中值滤波方法进行图像处理.该方法突出了视觉处理目的,减少了运算量,达到了令人满意的增强效果,在原始图像比较复杂的情况下,可以改善、提高后期图像处理过程,如图像分析(解译)的正确性和有效性,为遥感图像解译提供良好的增强图像.同时该方法还可以很好地抑制图像噪声,突出边缘信息,达到了增强图像的目的.     

基于MATLAB软件的图像去噪方法比较

一幅图像在实际应用过程中可能存在各种各样的噪声,给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难,因此图像去噪是图像处理中的重要组成部分.利用MATLAB软件对均值滤波、中值滤波和自适应滤波3种图像去噪技术进行分析比较.结果表明:均值滤波方法适于去除高斯噪声;中值滤波方法适于去除椒盐噪声,同时能较好保护图像边界;自适应滤...     

1种离散小波域荔枝图像处理模型

利用机器人采摘荔枝的过程实质上是分析和识别所获取图像的过程,但由于荔枝生长环境复杂、成像系统电压不稳定,导致在模/数转换、图像解码等环节中图像清晰度降低,最直观的体现是图像中存在不同程度的斑点噪声。针对该情况并结合离散小波变换这一图像分析框架,提出一种荔枝图像高效处理模型。首先,该模型对图像进行多尺度离散小波变换,以获得低频分解系数和各方向分布的高频分解系数;然后提出一种二维多方向加权中值滤波算法,实现对高频分解系数的自适应处理;最后对低频分解系数和滤波后的多方向分布高频分解系数进行重构。采用MATLAB软件编写程序进行算法实现,并与经典中值滤波算法、二维多方向中值滤波算法进行性能对比。结果表明,本研究提出的图像处理模型对该类图像的处理效果明显优于其余2类算法且模型耗时更短。     

基于视觉滤波算子的农业图像去噪研究

[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。     

基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法

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。     

一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．     

基于改进高斯滤波算法的叶片图像去噪方法

[目的]使用改进的自适应高斯滤波算法对农作物叶片病虫害图像进行降噪处理,为叶片病虫害图像提供前期预处理的优化手段,从而提高诊断的准确性.[方法]通过计算图像像素矩阵区域内中心点邻域方差与二维高斯滤波函数的比值,确定高斯标准差,动态生成高斯卷积核,从而形成改进的自适应高斯滤波算法,对病斑图像进行降噪平滑处理;然后分别模拟不同噪声强度,比较算法的降噪效果;最后通过峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)定量计算改进前后高斯滤波算法的优化程度.[结果]首先,使用MATLAB 2014b对密刺黄瓜枯萎病斑RGB图像模拟出3组不同噪声强度下的干扰场景,并进行归一化处理;然后,分别利用3种算法对噪声图像进行降噪处理,得出当噪声强度较弱时,改进算法对高斯白噪声抑制效果明显;噪声强度增大时,改进算法的优化程度逐渐下降;其次,分别计算各算法改进前后的PSNR,得出当噪声强度为0.01、0.02和0.03时,即改进的自适应高斯滤波算法PSNR值分别比传统高斯滤波提升6.942、6.965和6.718 db;最后,通过计算100组采集叶片图像降噪处理后的PSNR值,得到改进的自适应高斯滤波的PSNR值平均提高13.8%.[建议]采集的农作物叶片图像试验材料需广泛化;推动优化图像预处理的进程;提升图像匹配准确性,推动叶片诊断专家系统的研究.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

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.     

基于阈值的极值中值新型滤波方法

针对图像滤波中去噪与细节保护的矛盾,在分析极值中值滤波方法的基础上,提出了一种基于阈值的极值中值新型滤波方法。该算法将受脉冲噪声污染图像中的像素点用预判断算子法进一步分为噪声点、边缘细节区和平坦区3种类型,然后做不同的处理以获得良好的细节保护效果。仿真试验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能更好地保持图像边缘细节,具有较好的处理效果。     

基于SVM的中值滤波去噪方法研究

提出了一种针对椒盐噪声的去噪方法.去噪过程先利用SVM分类器将含噪图像中的象素分为噪声或非噪声点;接着,非噪声点象素值被保留,而噪声点象素值则通过中值滤波方法进行处理,从而达到去噪的目的.本研究在MATLAB6.5环境下搭建实验平台,运用OSU_SVM3.0工具箱分别建立了四邻域,八邻域和二十四邻域三种分类模型,仿真实验证明,与已有的算法比较,本研究方法能达到较高的峰值信噪比,具有很好的去噪效果.     

基于改进数学形态学滤波的农产品图像处理

提出了一种针对农产品图像的改进数学形态学滤波算法(improved mathematical morphology filtering algorithm,IMMFA)。该算法首先在充分结合数学形态学开启-闭合,闭合-开启滤波器特点的基础上,引入了图像加权融合机制,构建了一种新型基于加权融合的数学形态学滤波器。然后,针对噪声的随机特性,设计出3类不同尺度的"棱形"结构元素,以实现对噪声的多尺度梯次滤波。最后,引入噪声判别机制融入了图像灰度值因素,通过对图像中噪声强度进行判别,根据判别结果来自适应选择参与滤波的数学形态学结构元素尺寸并对滤波后图像采用自适应同态滤波进行对比度增强处理,一方面在有效滤除噪声的同时尽量保持图像边缘的连续性,另一方面避免图像被"过滤波",提高滤波后图像视觉效果。理论和试验分析结果表明,该算法的性能较优,这说明这一改进思路对于农产品图像的处理具有一定的效果。