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。     

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。     

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。     

基于小波域局部能量最大化的农产品图像滤波算法

提出一种农产品图像自适应滤波方法。首先,对原始图像进行单层小波分解,对于得到的背景图像采用直方图均衡化算法进行灰度拉伸处理,对于得到的细节图像采用一种基于局部图像块的改进加权均值滤波算法进行去噪,分别将处理后的背景、细节图像进行逆小波变换得到去噪图像,记为图像1。其次,对原始图像进行经典均值滤波,将滤波后图像记为图像2。最后,将图像1和图像2划分成规则尺寸的图像块,对2幅图像中处于相对应位置的图像块按照局部能量最大化原则进行融合。结果表明,该算法对于农产品图像的处理效果优于小波阈值去噪和均值滤波算法。     

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。     

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。     

蚕茧图像滤波效果定量分析

基于OpenCV和C＋＋，采用均值滤波、中值滤波和高斯滤波3种方法对采集到的多幅蚕茧图像进行降噪处理，通过计算峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）进行定量分析，结果表明，采用3×3模板的高斯滤波算法适用于蚕茧图像的降噪处理。     

作物叶片面积检测算法的比较分析与MATLAB实现

利用MATLAB软件对作物叶片图像分别进行Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、形态学处理4种算法的处理,选择Sobel算子算法的处理结果进一步去噪,从而得到较适合进行图像面积运算的结果。     

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.     

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。     

基于改进非局部均值滤波的低照度下车牌去噪算法

低照度下车牌图像可见度低且含高斯噪音,以传统非局部均值算法处理时,容易丢失图像边缘信息。提出了一种基于改进非局部均值的低照度下车牌去噪算法,以标准化欧氏距离代替简单欧氏距离度量块相似性,同时引入Shen-Castan边缘检测器对车牌边缘部分分离去噪。实验结果表明:提出的算法相较于传统去噪算法,处理结果有更好的信噪比值,且结构相似性值更接近1,说明该去噪算法有更好的去噪效果,同时也能保护边缘信息的完整性。     

支持向量机理论在植物根系图像边缘检测中的应用

由于传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。本文基于带高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机方法,得到了一簇梯度算子和零交叉算子,用来定位图像边缘,从而得到一种有效的图像边缘检测算法。用所得到的边缘检测算法与Sobel算法和Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与传统算法相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰。     

基于Mean-shift的棉花异性纤维图像分割

提出了一种基于均值平移(Mean - shift)算法和膨胀、滤波算法相结合的棉花异性纤维图像分割方法.选择具有代表意义的头发、麻绳和塑料布的灰度图像进行处理,首先对棉花异性纤维图像采用Mean - shift算法进行图像分割,然后对分割后的图像元素进行膨胀处理和滤波处理,实现棉花异性纤维图像的精确分割.实验结果表明,本文采用的图像分割方法具有较强的抗噪声能力,达到了比较满意的分割效果.     

基于小波滤波与自适应阈值分割算法的玫瑰叶片病斑提取研究

针对玫瑰叶片白粉病病斑分布离散、无序且边缘细节复杂、传统图像分割算法提取病斑困难等问题,提出了一种基于小波滤波与自适应均值阈值分割（WT-AAT）的叶片病斑图像提取算法。首先,为了去除原始图像噪声,使用二维离散哈尔小波变换将图像进行二层小波分解,并依据高、低频子图像自动提取噪声系数,进而设定滤波阈值;然后,将高于阈值的噪声系数置零,并逆序对每层进行小波重构,最终生成等尺度的去噪图像;最后,采用可滑动窗口分割算法对去噪图像进行自适应分割,再根据子图的灰度均值设定二值化阈值,在二值化处理的基础上析取白粉病病斑。结果表明,与WaterShed、Prewitt、Otsu等传统分割算法相比,WT-ATT的像素漏警率的降低率分别为18%、18%和6%,说明该方法能够较为准确地分割出病斑,并达到良好的病斑辨识效果。     

基于MATLAB的玉米果穗图像轮廓提取

计算机视觉在玉米果穗中的应用主要是对外观质量进行评定,本文利用MATLAB对采集系统传来的玉米果穗图像进行转换、灰度化、滤波降噪、区域增强等一系列处理后,选用Log算子提取出玉米果穗轮廓,效果良好,为后续的考种数据测量做准备。     

基于直方图统计的自适应图像增强改进算法

在分析数字图像统计特性的基础上,应用直方图原理,改进传统自适应算法,对图像进行了局部增强处理。首先计算图像的局部均值和标准差,比较其与全局均值和标准差的关系以确定需要增强的区域;然后在选定的区域上,对传统自适应增强算法进行改进,增加权重系数,提高对比度,改善图像增强的效果;最后对算法进行试验分析,并应用客观评价指标进行评价。试验结果表明,基于局部均值和标准差改进的自适应图像增强算法优于局部均值和标准差的图像增强。     

基于Matlab Gui的压实土激光图像处理方法

针对激光图像技术无损实时检测土密实度的要求,提出了一种土的激光图像处理方法。先采用灰度形态学方法来对图像进行滤波处理,通过Canny算子提取了图像的边缘线,然后运用圆心的最小二乘拟合出圆及圆心,并用离散圆盘算法提取了图像的灰度均值,最后通过Matlab Gui界面功能实现了用户界面处理。结果表明:通过这些算法的图像处理,提取了图像的灰度均值,且只需4 ms内可以完成,在处理时间上可以很好地满足激光图像实时检测土密实度的要求。     

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。