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...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。展开更多
为准确测量高频信号的频率,克服STM32F103输入捕获模式下测得频率最高为80 k Hz的缺点。提出用FPGA对高频信号进行分频,用软件编程调整分频因子,将输入高频信号分频到80 k Hz以下,然后输入给STM32F103,采用脉宽测量法测得频率。为提高...为准确测量高频信号的频率,克服STM32F103输入捕获模式下测得频率最高为80 k Hz的缺点。提出用FPGA对高频信号进行分频,用软件编程调整分频因子,将输入高频信号分频到80 k Hz以下,然后输入给STM32F103,采用脉宽测量法测得频率。为提高测量精度,采用多次采集,并冒泡排序,去掉部分最大、最小值,用剩余值取均值的滤波算法提高测量频率的精度。最后将测量值与FPGA的分频倍数相乘即可得到实际频率。测试结果表明:该方法实现简单、测量精度高、频率高,有一定的实用价值。展开更多
文摘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。
文摘为准确测量高频信号的频率,克服STM32F103输入捕获模式下测得频率最高为80 k Hz的缺点。提出用FPGA对高频信号进行分频,用软件编程调整分频因子,将输入高频信号分频到80 k Hz以下,然后输入给STM32F103,采用脉宽测量法测得频率。为提高测量精度,采用多次采集,并冒泡排序,去掉部分最大、最小值,用剩余值取均值的滤波算法提高测量频率的精度。最后将测量值与FPGA的分频倍数相乘即可得到实际频率。测试结果表明:该方法实现简单、测量精度高、频率高,有一定的实用价值。
