«上一篇/Previous Article|本期目录/Table of Contents|下一篇/Next Article»

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第42卷

期数:

2014年08期

页码:

405-407

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2014-08-25

文章信息/Info

Title:

Application of clearer processing algorithm of crop disease image

作者:

王伟;  韩宝如

海南软件职业技术学院电子工程系，海南琼海 571400

Author(s):

Wang Wei; et al

关键词:

农作物病害图像; 清晰化处理; 噪声; 中值滤波算法

Keywords:

-

分类号:

TP391；S126

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声，导致图像对比度下降，图像中的目标物难以准确辨认。因此，在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础上，提出一种改进自适应多方向中值滤波算法。该算法首先提出一种噪声检测方法实现对图像中噪声的识别并加以标记，然后对图像中的噪声点分别进行水平、垂直、对角等4个方向的中值滤波，然后对获得的滤波值集合分别求取其最大(小)值、平均值、中间值以及与噪声点像素值组成新的集合，最后求取该新集合的中间值并作为最终的滤波结果。采用实地拍摄的2幅农作物病害图像进行算法测试，结果表明本算法与中值滤波以及MMF相比具有一定的优势与实用性。

Abstract:

-

参考文献/References:

［1］赵云，宋寅卯，刁智华. 基于图像技术的农作物病害识别［J］. 河南农业，2013(16)：62-64.
［2］张红旗，王春光，张永，等. 数字图像处理技术在变量农药喷洒装置中的应用研究［J］. 农机化研究，2013，35(9)：213-217.
［3］王晓虹，韦英华. 结合 Ridgelet 变换与 Wiener 滤波的苹果图像去噪算法［J］. 江苏农业科学，2013，41(10)：373-375.
［4］宋怀波，何东健，韩韬. Contourlet变换为农产品图像去噪的有效方法［J］. 农业工程学报，2012，28(8)：287-292.
［5］韩伟，刘强. 一种 NSCT 域改进阈值函数的杂草图像去噪方法［J］. 江苏农业科学，2013，41(11)：151-153.
［6］沈德海，刘大成，邢涛. 一种纵横窗口关联的多级中值滤波算法［J］. 计算机科学，2012，39(5)：246-248.
［7］龙云，韩立国，邓武斌，等. 自适应加权改进窗口中值滤波［J］. 世界地质，2013，32(2)：396-402.
［8］Nieminen A，Heinonen P，Neuvo Y. A new class of detail-preserving filters for image processing［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1987，9(1)：74-90.
［9］Arce G R，Foster R E. Detail-preserving ranked-order based filters for image processing［J］. IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing，1989，37(1)：83-98.
［10］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.
［11］杨文波，马天玮，刘剑. 非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声［J］. 中国光学，2013，6(6)：876-884.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2014-04-08
基金项目：海南省自然科学基金(编号：611127)
作者简介：王伟(1982—)，男，湖北天门人，硕士，讲师，研究方向为控制理论与控制科学、计算机图形图像处理。E-mail：wangweiteacher@163.com。

常用功能

更新日期/Last Update: 2014-08-25