基于Shannon-cosine小波的农田遥感图像纹理延拓

农田遥感图像一般都是大图像,对这种大图像进行后续的分析,分块处理是较常见的方法,而在进行分块处理的时候易产生边界效应。消除边界效应最常用的方法是进行图像延拓,常见的延拓方法有对称延拓、零延拓和周期延拓,但在边界处会引入大量高频信息。农田遥感图像中的纹理承载了重要的信息,因此,结合农田遥感图像纹理呈现出的直线特性,本文提出了一种基于纹理方向的图像延拓法。利用多尺度插值小波解偏微分方程的方法根据图像的灰度变化自适应选取配置点,即在图像平坦区域稀疏取点,在纹理细节处密集取点。然后根据配点利用包围盒识别农田遥感图像的纹理方向,进一步沿纹理方向进行延拓。试验结果表明,本文提出的图像延拓方法有效地克服了常规延拓方法的缺点,提高了计算效率,消除了边界效应。

基于块排序的降噪方法及其在农业图像中的应用

农业图像采集过程中,环境因素常会带来噪声干扰,图像噪声又会对最终信息的分析结果带来影响,因此降噪对提高农业图像处理质量具有重要意义。基于块排序的非局部均值算法是一种有效的图像降噪方法,但是存在处理时间长,对大图像的处理内存要求高等问题。提出了分块优化方法,首先对大图像进行了适应于图像纹理丰富度的图像分块研究,然后分别对每个图像块进行处理。针对处理后的图像块再组合引起的边界效应,采用图像延拓的方法,有效地消除了边界影响,提高了图像降噪效果。实验结果表明,对于一般的硬件设备,改进的块排序非局部均值降噪算法能够快速处理农业中常用的图像。对于尺寸大小为512像素×512像素图像,当噪声标准偏差为50,分块数为16时,改进后的块排序降噪方法能够有效处理噪声图像。分块数为64时的处理速度是分块数为16时的1.89倍。