基于块排序的降噪方法及其在农业图像中的应用

农业图像采集过程中，环境因素常会带来噪声干扰，图像噪声又会对最终信息的分析结果带来影响，因此降噪对提高农业图像处理质量具有重要意义。基于块排序的非局部均值算法是一种有效的图像降噪方法，但是存在处理时间长,对大图像的处理内存要求高等问题。提出了分块优化方法，首先对大图像进行了适应于图像纹理丰富度的图像分块研究，然后分别对每个图像块进行处理。针对处理后的图像块再组合引起的边界效应，采用图像延拓的方法，有效地消除了边界影响，提高了图像降噪效果。实验结果表明，对于一般的硬件设备，改进的块排序非局部均值降噪算法能够快速处理农业中常用的图像。对于尺寸大小为512像素×512像素图像,当噪声标准偏差为50,分块数为16时，改进后的块排序降噪方法能够有效处理噪声图像。分块数为64时的处理速度是分块数为16时的1.89倍。