融合中值滤波与小波软阈值去噪模型的新元矿视频监控图像滤波方法

井下视频监控系统的应用对于实时获取井下生产进度、机电设备运行状况等信息,及时有效开展井下应急救援工作发挥了重要作用,但井下光照不均匀、空气中大量粉尘导致监控系统获取的图像较模糊,影响了对井下各类信息进行有效采集和分析。以新元矿井下视频监控系统为例,将中值滤波算法与小波软阈值去噪模型相结合,提出了一种井下视频图像滤波方法。该方法预先对原始视频图像进行3层小波变换,对获取的低频小波系数和高频小波系数分别进行逆变换,得到3幅低频图像和3幅高频图像;针对低频图像,采用融合噪声判别准则的改进中值滤波算法进行去噪;对于高频图像采用改进型小波软阈值去噪模型进行处理。在此基础上,将滤波后的低频和高频图像进行融合,实现对视频图像的高效滤波。采用该矿井下两幅视频图像对所提方法进行试验,并与中值滤波算法、小波硬阈值去噪模型、小波软阈值去噪模型进行对比分析,结果表明,所提算法处理后的图像清晰度明显优于其余3类算法,且该方法耗时较短,适合于高效处理井下视频监控图像。

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。

基于DWT与改进中值滤波的矿井视频监控图像去噪

井下光照不均、煤尘浓度大以及视频图像获取设备电路电压不稳定等各类因素的存在,导致矿井视频监控系统获取的图像存在大量噪声,影响了对矿井各类生产信息的准确判读。为此,将离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)与改进中值滤波算法相结合,提出了一种矿井视频监控图像高效去噪算法。首先,对获取的矿井视频图像进行自适应噪声检测,根据检测结果,对图像采用改进中值滤波算法处理;然后对滤波后的图像进行3层离散小波变换,鉴于图像的噪声信息绝大部分集中分布于高频分解系数中,故对低频分解系数不作处理;最后对高频分解系数采用一种改进软阈值去噪函数模型进行去噪,将去噪后的高频分解系数与原始低频分解系数进行重构,得到去噪后清晰度较高的图像。采用实地获取的山西潞安某煤矿井下视频图像进行试验,并与小波软阈值去噪、中值滤波等算法进行去噪效果对比分析,此外,对各算法的试验结果分别采用信噪比(Signal noise ratio,SNR)以及算法运行时间进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频监控图像的去噪效果优于其余2类算法,且算法运算时间也具有一定的优势。

基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法

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。

一种新的去噪算法在农作物图像处理中的应用

简单介绍了中值滤波原理、小波去噪数学模型和小波去噪原理,在此基础上提出了一种基于小波变换的中值滤波方法,该方法是结合图像的时域特性和频域特性对图像进行分析,有效地弥补了一些传统算法上的不足之处。结果表明:该方法不但能去除农作物图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好地保留农作物图像的细节,其滤波效果优于单一的传统滤波方法。

基于双边滤波与小波阈值法的矿区遥感图像处理

矿区遥感图像为开采沉陷监测与预计提供了大量的精确数据,对于实现矿区开采沉陷高精度监测与预计发挥了重要作用。由于矿山遥感图像受到矿区复杂的自然环境、成像系统电压不稳定等因素的干扰,导致实地获取的矿山遥感图像在很大程度上受到噪声干扰,图像整体较模糊,难以准确提取有用信息。为此,将双边滤波算法与小波阈值去噪算法相结合,提出了一种矿区遥感图像去噪算法。鉴于双边滤波算法具有较好的边缘保持性能,故首先采用该算法对矿区遥感图像进行处理,以滤除一部分噪声;然后对初次滤波后的图像进行3层小波分解,对分解得到的低频分解系数不作处理,对高频分解系数提出了一种小波域指数型阈值去噪模型进行滤波;最后通过低频分解系数与滤波后高频分解系数重构,获得了高清晰度的矿山遥感图像。采用某矿区2幅遥感图像进行试验,并采用双边滤波算法、小波软阈值去噪模型与新算法进行试验对比,结果表明:新算法在去除噪声的同时,能够最大限度地保持图像细节信息的完整性,其性能总体优于其余2类算法,对于高效处理矿山遥感图像,进而提高矿山开采沉陷监测与预计精度有一定的参考价值。

自适应的纹理图像光照不变特征提取方法

为降低光照变化对纹理图像的影响，提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量，并分别采用不同方法对两者进行处理，提取其光照不变量图像，运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征，使用K-最近特征线分类器进行图像分类。实验结果表明，该方法在光照条件复杂的Outex14数据集上能够取得较好的分类效果，分类正确率高于现有方法5．56％--22．10％。