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。     

农业物联网数字图像传输中小波分析的应用

本文通过对小波变换—信号滤波国内外研究现状、引入传统Fourier分析和开窗Fourier变换在图像处理上不足,提出针对图像整体时频域和局部时频域——小波变换算法;接着介绍小波分析在农业物联网数字图像处理上传输应用可行性(如图像处理精准度高、占用频带较宽,数据压缩能力强、图像再现效果好、灵活度高、适用面广)等特点。这将对农业物联网数字图像信号处理之后,能够依然保持相邻尺度间具有很强的关联性,因而方便对农业物联网中农作物生长、农产品加工与流通方面图像特征提取和保持原有信号不变。     

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。     

农业物联网数字图像传输—小波变换信号滤波处理研究

在农业物联网数字图像传输过程中,经常存在信号杂波会产生噪声,这对图像的像素与质量产生一定影响,如边缘检测、影像分析与处理、机器视觉等方面,噪声的干扰会对图像处理的结果产生畸变与误差。因此,小波变换对于线性与非线性问题中的非平稳信号具有良好的分析能力,故成为信号滤波的常用工具。混合中值滤波与小波变换结合改进算法的原理即在实际信号范畴中检索到与小波函数空间匹配的最佳映射,其目的在于使得原有传输信号达到最佳复原。小波滤波可以近似逼近为一个低通滤波,只是相比普通低通滤波而言,它还能保持原有信号某些尺度与细节特点。     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利     

小波变换理论在数字农业领域应用研究

本文就当前数字农业在图像分析与处理方面中存在问题进行详细的剖析;而后通过小波变换时频局域局部性、连续小波变换、二进离散小波变换等理论研究与数学建模进行实例验证;表明通过小波变换后的图像在边缘检测、影像分析与处理、像素与质量有明显改善,同时能一定程度上消除噪声干扰对图像产生的畸变与误差。这将对保持图像原有信息具有重要作用。     

GPS单历元形变信号的小波降噪

阐述了小波变换、多分辨分析及中值滤波的基本原理.研究了对小波变换的高频系数采用中值滤波,然后重构信号达到降噪目的的形变数据处理新方法.并与强制降噪及软门限阈值化小波降噪方法比较.模拟实验表明,基于高频中值滤波的小波降噪方法不仅能有效降噪,保持信号的光滑性,还能在降噪的过程中剔除少量粗差.     

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。