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[1]王永昌,田景文.基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法[J].江苏农业科学,2015,43(05):425-427.
　Wang Yongchang,et al.Study on crop image denoising algorithm based on ridgelet transform[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(05):425-427.
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基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年05期
页码:
425-427
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2015-05-25

文章信息/Info

Title:
Study on crop image denoising algorithm based on ridgelet transform
作者:
王永昌;  田景文
黔东南民族职业技术学院生物与环境工程系，贵州黔东南 556000
Author(s):
Wang Yongchang; et al
关键词:
农作物; 图像; 离散脊波变换; 非局部均值滤波算法; 改进非局部均值滤波算法; 改进小波硬阈值去噪模型
Keywords:
-
分类号:
TP391.4；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
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。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2014-06-01
作者简介：王永昌(1966—)，男，贵州黄平人，副教授，主要从事农业工程相关领域的研究。E-mail：WYQprofessor@126.com。
更新日期/Last Update: 2015-05-25