基于自适应改进小波阈值模型的农业图像去噪

计算机图像处理技术的应用为农产品检测、农作物长势及病虫害监测工作提供了较为可靠的依据,但是该类图像的获取受到了拍摄系统硬件、农作物生长环境、农作物复杂的边缘轮廓等因素的影响,导致获取的图像或多或少存在一定程度的失真现象,并掺杂一些随机噪声。对此,提出了1种针对该类图像的去噪方法,首先对图像进行3层小波分解,获得大量的低频分解系数和高频分解系数;然后对于分解获得的高频系数采用改进的小波阈值模型进行去噪;最后将去噪后的高频分解系数与原始低频分解系数进行系数精确重构。采用MATLAB语言对该去噪方法进行编程并对其去噪效果进行测试,结果表明,该算法对于农业图像的处理效果优于传统的小波阈值去噪模型以及部分已有的小波阈值去噪模型,具有一定的实用性。