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[1]李楠,张为.基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理[J].江苏农业科学,2014,42(01):376-378.
　Li Nan,et al.Filtering processing of potato visual image based on lifting wavelet transform[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(01):376-378.
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基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第42卷
期数:
2014年01期
页码:
376-378
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2014-01-25

文章信息/Info

Title:
Filtering processing of potato visual image based on lifting wavelet transform
作者:
李楠1;  张为2
1.包头师范学院物理系，内蒙古包头 014030； 2.包头师范学院信息学院，内蒙古包头 014030
Author(s):
Li Nan; et al
关键词:
农产品视觉图像; 提升小波变换; 自适应Canny检测算子; 自适应滤波; 小波阈值函数; 自适应同态滤波
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391；TN911.73
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
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。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］邢航，张铁民，漆海霞，等. 薯类农产品视觉图像的去噪方法［J］. 农机化研究，2012，34(7)：43-47，52.
［2］梁亦强，李正明，孙俊. 一种新的小波图像降噪方法在农业采摘中的应用［J］. 安徽农业科学，2010，38(4)：2061-2063.
［3］Sweldens W. The lifting scheme：a construction of second generation wavelets［J］. SIAM J Math Analy，1997，9(2)：511-546.
［4］穆莹，王学军. 基于提升小波变换的医学图像融合算法［J］. 石家庄铁道大学学报，2010，23(4)：58-60，71.
［5］周西峰，肖武，郭前岗. 基于提升小波的超声信号降噪方法［J］. 探测与控制学报，2012，34(4)：43-46.
［6］王小兵，孙久运，汤海燕. 基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法［J］. 微电子学与计算机，2012，29(6)：91-95.
［7］刘艳霞，董蓓蓓，刘钰，等. 基于小波阈值的医学图像去噪研究［J］. 电视技术，2012，36(19)：183-185.
［8］孙海英，李锋，商慧亮. 改进的变分自适应中值滤波算法［J］. 电子与信息学报，2011，33(7)：1743-1747.

相似文献/References:

[1]卫娟,孙冬.基于提升小波变换的农产品图像有效处理方法[J].江苏农业科学,2014,42(06):364.
　Wei Juan,et al.Effective processing method for agricultural product image based on lifting wavelet transform[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(01):364.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2013-08-24
作者简介：李楠(1976—)，女，河北定县人，硕士，讲师，从事计算机图形图像处理研究。E-mail：linan2013vip@126.com。
更新日期/Last Update: 2014-01-25