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。     

结合边缘检测的农业图像非局部均值滤波算法

提出了1种结合边缘检测的农业图像自适应滤波算法。该算法首先对红外噪声图像采用LOG算子提取边缘图像;然后对于非边缘噪声图像采用非局部均值滤波算法进行处理;最后对边缘图像和滤波后的非边缘图像进行融合,得到最终的滤波后图像。分别采用农业图像对本算法的性能进行测试,与经典非局部均值滤波算法、已有的改进型非局部均值滤波算法、自适应维纳滤波算法进行去噪效果对比,并采用峰值信噪比（peak signal noise to ratio,PSNR）作为滤波算法性能的客观性评价指标,结果表明,本算法相对于其余算法而言,滤波效果较优,适合于农业图像处理。     

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。     

林区TM图像消除噪声方法的比较

介绍了几种消除噪声滤波方法的数学基础,并结合吉林省汪清林业局数据,分别用低通滤波、统计滤波、增强型自适应滤波、均值平滑滤波、中值滤波方法对研究区TM遥感图像进行滤波消噪处理,并以平滑指数FI、边缘保持因素T和峰值信噪比PSNR为评价指标,对实验结果进行了对比分析,结果表明,统计滤波（D=1）和增强型自适应滤波用于林区TM图像消除噪声的滤波器中比较好。     

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。     

农业图像新型自适应混合滤波算法的应用

针对农业图像的获取受到拍摄设备电压不稳定、成像天气等不确定性因素的影响从而存在一定程度的噪声、图像视觉效果差这一问题,提出了一种新型农业图像自适应混合滤波算法。该算法首先采用改进型中值滤波算法进行预处理,以对图像中的噪声进行初步抑制;然后对经过预处理后的图像采用自适应维纳滤波算法进行处理,以进一步提高图像的清晰度,最大限度地恢复图像的本来面貌。分别将本研究算法、中值滤波算法、自适应维纳滤波算法、非局部均值滤波算法进行Matlab编程实现,并应用于处理农业图像。结果表明,本研究提出的算法对农业图像的滤波效果明显优于其余算法,这说明本研究提出的农业图像滤波算法具有一定的实用性。     

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。     

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...     

单目步进旋转式平台中的荔枝果图像预处理方法

针对荔枝果品质检测领域中传统人工方法费时、耗力和精度低等问题,构建了一套单目步进旋转式图像采集平台,研究了单颗荔枝果图像预处理过程中的相关算法,并对部分算法的效果进行了比较.结果表明:灰度线性变换法对于降低背景可见度的效果最好,对比度受限的自适应直方图均衡方法能有效提高目标的亮度与清晰度,线性平均滤波法的效果与Wiener法相当,但运行时间更短;改进型全局阈值法则能剔除由置物台造成的大部分阴影;形态学滤波算法可以将目标以内部全连通的形式完全提取出来;Canny算法能提取出荔枝果的完整外形轮廓.由此证明,在预处理流程中,对裁剪后的目标图像按顺序使用灰度线性变换、自适应直方图均衡、线性平均滤波、形态学滤波和Canny算法进行处理,可基本满足图像预处理的要求.     

基于组合滤波的漏磁内检测数据特征无损压缩方法

针对管道超高清漏磁内检测海量数据不宜于存储和分析的问题，提出一种基于组合滤波的超高清漏磁内检测数据特征无损压缩方法。根据信号特征将漏磁内检测数据分为正常数据、小特征数据、大特征数据3种类型，并对不同类型数据设计相应的滤波算法进行滤波，实现对超高清漏磁内检测数据的组合滤波。正常数据采用高压缩比的旋转门算法进行压缩，小特征数据和大特征数据采用速度较快的Lempel Zip4(LZ4)无损压缩算法进行压缩。结果表明：与普通分段压缩方法相比，基于组合滤波的特征无损压缩方法在提高压缩比的同时平滑了正常数据，增强了特征数据的信号特征，可为超高清漏磁内检测数据的压缩提供借鉴。（图9，表1，参22）     

Wireless indoor tracking network based on Kalman filters with an application to monitoring dairy cows

We propose an algorithm for estimating positions of devices in a sensor network using Kalman filtering techniques. The specific area of application is monitoring the movements of cows in a barn. The algorithm consists of two filters. The first filter enhances the signal-to-noise ratio of the observed signal strengths and gives interpolated values at specific timestamps. Information from the first filter is transferred to the second filter which estimates the positions. Methods for estimating the parameters of the filters are given and these provide a straightforward calibration of the system.     

基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波

根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽，其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响，而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足，提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法，该算法根据图像各像素点的受噪程度，得到首次滤波图像和原图像估计直方图，根据该直方图确定模糊隶属度函数，然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波，该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声，同时能够很好地保护图像细节信息。     

基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的饵料动态称重算法

投饵是虾塘养殖中的重要环节，获取剩余饵料重量是实现精准投饵的关键。为解决在投饵过程中由环境、系统自身等因素引起的剩余饵料称重不准确问题，提出了一种适用于投饵船饵料动态称重的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波算法(SHFL-ASTUKF)。首先，建立称重系统的二阶模型，并对量测结果进行滤波。然后，在渐消因子快速引入的基础上，使用奇异值分解替换Cholesky分解处理误差协方差问题。同时，结合模糊控制算法和Sage-Husa自适应滤波，自适应更新量测噪声协方差和系统噪声协方差，从而抑制滤波过程中的发散情况。对SHFL-ASTUKF进行实例数据仿真和实验验证，结果表明，与强跟踪无迹卡尔曼滤波相比，实例数据仿真中，RMSE提高了14.9%，投饵船剩余饵料称重实验中RMSE平均提高了15.15%，MAE提高17.27%，所提出的算法具有更高的动态测量精度和更好的降噪效果。     

基于硬件滤波电路的无刷直流电机转子位置辨识

反电动势过零检测是无刷直流电机无位置传感器控制中转子位置检测的主要方法之一,为消除PWM因素的影响,需要对转子位置检测电路进行滤波处理。本文采用硬件滤波器对反电动势过零检测电路进行滤波,既要考虑深度滤波带来的相移问题又要兼顾消除噪声的影响,分析滤波器的幅频特性和相频特性,根据反电动势过零检测指标要求设计滤波器参数,并用于无刷直流电机转子位置辨识和无位置传感器控制中。仿真结果和实验结果表明,所采用的滤波器及其参数能较好地检测出转子位置,可以明显提高无位置传感器无刷直流电机驱动系统的控制性能。     

配电网中滤波器对谐波放大的分析和抑制

在滤波过程中,滤波装置容易与配电网之间产生参数匹配,造成谐波放大,危及电网的正常运行。因此,在设计滤波方案时,应抑制谐波放大。研究了产生谐波放大的原因,建立了分析谐波放大的模型,分析了滤波支路的谐波放大特性和谐振特性,并提出了滤波装置的改进措施。同时的实际应用中可通过适当选择滤波支路中电抗器的电抗率来减小或避免产生谐波放大。在实际工程中,得到较好的应用,经实测效果较为理想。     

神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计方法。根据4型FIR滤波器的幅频响应特性，构造出一个相应的神经网络模型，并建立了FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法，该算法通过训练神经网络权值，使设计的数字滤波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化，从而获得FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应．提出并证明了该算法的收敛定理，给出了FIR高阶多通带滤波器自适应优化设计实例、计算机仿真结果表明，该算法计算精度高，收敛速度快；用该算法设计的高阶多通带滤波器，其幅频响应的阻带衰减很大，而通带波动很小。     

基于LMS算法的自适应抗噪通话系统的研究

本文阐述了自适应滤波技术在抗噪通信中的应用及发展，给出了实现自适应信号分离信号提取和增强的LMS算法，并且基于LMS算法实现自适应信号分离器的Matlab仿真实验，对仿真结果相应分析，而后给出硬件实现框图。     

森林区域机载LiDAR点云数据的改进八叉树滤波算法研究

目的利用机载LiDAR点云数据能准确获取地物点三维坐标的特点，本文对森林区域LiDAR数据进行滤波分析，旨在提高点云滤波精度。方法基于改进的八叉树模型，将复杂地形分解为大量山坡地形，通过改变节点尺寸，既保留了点云的原始信息，又增强了点云数据分割的准确性。针对森林区域地形起伏不定的实际情况，在滤波算法中引入坡度判断，在一定程度上改善了山坡低矮植被易被错分为地面点的情况。结果对于3组不同地形下的点云数据，滤波总错误率分别为4.57%、4.75%和5.83%。这一结果对森林区域不同地形下的点云滤波具有一定的实用性。结论本文提出的改进八叉树滤波算法可以充分利用数据结构特征实现快速、高精度的滤波，从而节约时间成本和运行成本，也为后续森林参数的提取奠定基础。      

卷烟滤嘴中三醋酸甘油酯向主流烟气的转移研究

[目的]探索卷烟滤嘴中三醋酸甘油酯向卷烟主流烟气的转移情况。[方法]将4种施加了不同含量的三醋酸甘油酯滤棒切成4份作为滤嘴卷制卷烟,考察卷烟滤嘴中三醋酸甘油酯的含量与其卷烟制品主流烟气中的三醋酸甘油酯含量的关系。[结果]随着滤棒的三醋酸甘油酯施加比例从3.06%增加到10.35%,三醋酸甘油酯转移到烟气中的量也随之提高,但转移率却由10.41%下降到4.43%。[结论]该研究为了解滤嘴中三醋酸甘油酯在卷烟主流烟气中的转移情况提供了依据。     

排种器种子流机器视觉图像的滤波及评价

在排种器试验及视觉检测过程中,排种器机器视觉图像的滤波是消除信号污染并可靠提取有用信息的必要步骤。采用比较法研究了中值滤波、线性滤波、维纳滤波、小波去噪、中值小波组合滤波等方法在不同滤波器参数下的滤波效果。结果表明,中值滤波效果较好,根据成像状况合理调节滤波器参数,在模板7×7时信噪比可达29.063 1,正确处理率则达0.996 9;中值小波组合滤波法略优于单纯使用中值滤波或小波去噪,其信噪比达到29.165 2,正确处理率则达0.997 1;处理较低光照条件下采集的排种图像,三种方法均达到较理想效果。