双树复小波域农业图像改进半软半硬阈值函数去噪
摘要
农业图像去噪的目的是去除图像在获取过程中因气候环境、成像器件等因素的影响产生的各类噪声,提高图像的视觉对比度,为后续图像信息提取和定量、定性分析奠定基础。结合双树复小波变换,提出1种改进型的半软半硬阈值函数去噪模型,该模型对经典半软半硬阈值函数模型进行了2点改进:(1)对经典模型添加了1个小波分解系数相关性因子,使得改进后的模型能够更好地保持图像细节信息的连续性;(2)在对传统全局统一阈值的基础上融入了小波分解层数因素,并结合反正弦函数对其进行了改进,使得改进后的阈值能够根据小波分解层数的变化而快速、灵活地调整。为了验证模型的有效性,对1幅农业图像进行去噪试验,并与经典小波软阈值函数模型、硬阈值函数模型、半软半硬阈值函数模型进行去噪效果对比分析,结果表明改进后的模型相对于其余几类经典模型而言,去噪效果有了很大程度的提高,对于农业图像处理有一定的效果。
引文
[1]张宏群,陶兴龙.基于形态学和分形理论的农产品图像去噪[J].湖北农业科学,2013,52(5):1168-1171.
[2]李景福,赵进辉,龙志军,等.基于离散小波变换的农业图像处理研究[J].安徽农学通报,2007,13(3):43-45.
[3]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.
[4]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(6):364-366.
[5]周非,贺志恒,蒋青.一种结合双树复小波变换和SVD分解的视频水印方法[J].实验室研究与探索,2014,33(7):23-28.
[6]李秋妮,晁爱农,史德琴,等.一种新的小波半软阈值图像去噪方法[J].计算机工程与科学,2014,36(8):1566-1570.
[7]王智文,李绍滋.基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪[J].计算机学报,2014,37(6):1380-1389.
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