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农作物病害图像清晰化处理算法的应用
被引量:
3
1
作者
王伟
韩宝如
《江苏农业科学》
北大核心
2014年第8期405-407,共3页
农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声,导致图像对比度下降,图像中的目标物难以准确辨认。因此,在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础...
农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声,导致图像对比度下降,图像中的目标物难以准确辨认。因此,在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础上,提出一种改进自适应多方向中值滤波算法。该算法首先提出一种噪声检测方法实现对图像中噪声的识别并加以标记,然后对图像中的噪声点分别进行水平、垂直、对角等4个方向的中值滤波,然后对获得的滤波值集合分别求取其最大(小)值、平均值、中间值以及与噪声点像素值组成新的集合,最后求取该新集合的中间值并作为最终的滤波结果。采用实地拍摄的2幅农作物病害图像进行算法测试,结果表明本算法与中值滤波以及MMF相比具有一定的优势与实用性。
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关键词
农作物病害图像
清晰化处理
噪声
中值滤波算法
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职称材料
题名
农作物病害图像清晰化处理算法的应用
被引量:
3
1
作者
王伟
韩宝如
机构
海南软件职业技术学院电子工程系
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2014年第8期405-407,共3页
基金
海南省自然科学基金(编号:611127)
文摘
农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声,导致图像对比度下降,图像中的目标物难以准确辨认。因此,在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础上,提出一种改进自适应多方向中值滤波算法。该算法首先提出一种噪声检测方法实现对图像中噪声的识别并加以标记,然后对图像中的噪声点分别进行水平、垂直、对角等4个方向的中值滤波,然后对获得的滤波值集合分别求取其最大(小)值、平均值、中间值以及与噪声点像素值组成新的集合,最后求取该新集合的中间值并作为最终的滤波结果。采用实地拍摄的2幅农作物病害图像进行算法测试,结果表明本算法与中值滤波以及MMF相比具有一定的优势与实用性。
关键词
农作物病害图像
清晰化处理
噪声
中值滤波算法
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
农作物病害图像清晰化处理算法的应用
王伟
韩宝如
《江苏农业科学》
北大核心
2014
3
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