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基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法 被引量：12
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作者 杨福增 田艳娜 +1 位作者 杨亮亮 何金伊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期172-178,共7页
针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的... 针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的图像作为杂交小波变换初始种群的父本和母本,并以最大类间方差作为适应度函数来评价个体的优劣,通过杂交和变异操作实现基因重组,提取出小波变换与Wiener滤波在图像去噪中的优势基因;经过有限次的杂交代数最终得到兼有父本和母本优势的子代图像。试验中用红枣和小麦图像对算法进行测试,去噪后红枣和小麦的图像峰值信噪比(PSNR)分别为178.44和183.24,好于邻域平均法(176.76和175.16)、中值滤波法(174.79和173.13)、维纳滤波(172.75和173.48)和高斯滤波(167.50和165.60)等常规去噪方法,并且在视觉效果上同时兼有噪声低和边缘清晰等优点,表明该方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。 展开更多
关键词 小波变换 滤波器 去噪 峰值信噪比
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