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。     

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.     

1种小波域改进SVD的农作物图像去噪新方法

在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。     

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。     

基于不规则子块的农作物图像自适应增强算法

在对直方图均衡化算法基本原理深入分析的基础上,结合图像灰度值分布特征,提出一种改进的直方图均衡化增强算法,该算法首先引入自适应维纳滤波算法,对所获取的降质农作物图像进行预处理,以尽可能排除随机噪声;然后提出一种基于图像灰度信息的自适应子块获取方法,通过图像中灰度值的分布特点来自适应确定子块,对各子块分别进行直方图均衡化处理,从而获得高清晰度的农作物图像。采用峰值信噪比及均方根误差等指标,将图像自适应增强算法与自适应维纳滤波算法、直方图均衡化算法及其改进算法对降质农作物图像的处理性能进行定量评价,结果表明,图像自适应增强算法在去除噪声的同时能够有效提高图像对比度,对于农作物图像处理具有一定的借鉴价值。     

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.     

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。     

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。     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

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。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

基于Contourlet变换与LSSVM的玉米种子识别算法

基于Contourlet变换与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM),提出了一种玉米种子高精度识别算法。该算法首先对玉米种子图像进行多层Contourlet分解,结合指数函数和反正弦函数,提出了一种新型的阈值函数模型对高频分解系数进行去噪处理;其次,将低频分解系数与去噪后的高频分解系数进行重构,得到去噪后的玉米种子图像;最后采用LSSVM对去噪后的玉米种子图像进行识别,采用径向基函数模型作为LSSVM核函数模型。试验结果表明,对去噪后的图像进行LSSVM识别的精度优于直接对图像进行LSSVM、SVM识别的精度。     

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。     

一种图像增强的混合算法研究

针对直方图均衡化方法增强图像时往往会同时增强噪声的问题,提出了一种新混合增强算法:首先对图像进行直方图均衡;然后对经直方图均衡处理后的图像做梯度锐化;最后将锐化后的图像进行灰度扩展,增大图像对比度。选取X射线成像和卫星图像作为待处理图像,分别用2种不同的方法以及笔者提出的方法对其进行处理,然后将处理后的图像进行对比。试验结果表明,该混合算法比其他几种方法效果更好,不仅增加了动态范围,增强了对比度,还丰富了图像细节,而且不会增强噪声。同时还分别用4邻域对比度、8邻域对比度、平均灰度和方差这4个参数对原图和处理后的图像进行对比。从对比结果可见,该算法可以显著提高图像对比度;对于整体灰度较低的图像,该算法还可以提高图像整体灰度;从方差对比结果来看,经该算法处理后,图像质量得到显著提高。     

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。     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

自适应直方图均衡化图像增强算法研究

直方图均衡化图像增强算法原理简单,同时是可逆操作,即只要知道变换函数,就可以通过其逆函数来得到原始的直方图,并且处理的数据量也不是很大,但在增强处理过程中因大量灰度级被合并而导致处理后图像出现不自然的情况。为此,提出了自适应直方图均衡化图像增强算法。该算法根据原始图像的直方图,自适应地确定一个剪切系数,然后按照剪切系数对直方图进行剪切,最后进行均衡化处理。算法的创新点在于自适应确定剪切系数,解决有高峰直方图图像增强后局部不自然的问题。试验结果表明,该算法对直方图有高峰的图像有较好的增强效果并避免过度增强不自然的问题,在计算机图像处理上有较高的应用价值。