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基于暗通道先验和区间插值小波变换的图像去雾霾方法 被引量:9
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作者 魏颖慧 张彦娥 +1 位作者 梅树立 魏帅钧 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期281-287,共7页
针对在雾霾天气条件下采集到的图像质量退化,影响现代化农业精准作业的问题,该文提出一种基于暗通道先验理论和区间插值小波变换的图像去雾新方法。该文将暗通道先验模型和区间插值小波变换相结合,期望能有效滤除雾霾信息,恢复景物颜色... 针对在雾霾天气条件下采集到的图像质量退化,影响现代化农业精准作业的问题,该文提出一种基于暗通道先验理论和区间插值小波变换的图像去雾新方法。该文将暗通道先验模型和区间插值小波变换相结合,期望能有效滤除雾霾信息,恢复景物颜色特征,使图像更加清晰。结果表明:经过该方法处理后,图像整体较明亮,图像的对比度和清晰度都得到提高,达到滤除图像中雾霾的效果。主观上符合人眼的观察感受,图像的层次感突出,景物细节纹理也保持较好,彩色图像的色彩饱和度被很好地保持住,图像的失真度较低,逼近景物的真实颜色。去雾效果与暗通道先验算法对比,该文算法标准差数值在R通道平均提高25.44%;G通道平均提高27.90%;B通道平均提高26.24%。因此,采用该方法可以实现图像去雾,为进一步准确获取图像信息奠定基础,适应于现代精准农业的应用。 展开更多
关键词 图像处理 算法 农业 暗通道先验 区间插值 去雾霾
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基于多尺度区间插值小波法的牛肉图像中大理石花纹分割 被引量:8
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作者 张彦娥 魏颖慧 +1 位作者 梅树立 朱梦婷 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第21期296-304,共9页
牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基... 牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。 展开更多
关键词 图像分割 算法 图像处理 牛肉大理石花纹 Perona-Malik模型 多尺度区间插值小波 图像降噪
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