基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法

被引：12

作者：

杨福增 ^{[1
,2
]}

田艳娜 ^{[3
]}

杨亮亮 ^{[1
,4
]}

何金伊 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学机械与电子工程学院

[2] 西北工业大学计算机学院

[3] 西北农林科技大学信息工程学院

[4] 日本北海道札幌市北区北条西丁目北海道大学农学研究Vehicle Robotics研究室

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 03期

关键词：

小波变换; 滤波器; 去噪; 峰值信噪比;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：172 / 178

页数：7

共 16 条

[1] Wavelet-domain iterative center weighted median filter for image denoising [J].