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基于非采样Contourlet变换和Wiener滤波的图像去噪: 2009年; 提出了一种基于非采样Contourlet变换与Wiener滤波相结合的图像去噪算法。非抽样Contourlet变换可以实现多分辨、局部、尤其是多方向图像表示,且具有平移不变性,避免了去噪过程中出现的伪Gibbs现象;而Wiener滤波在最小均方误差意义上是对图像的最优估计。该算法结合Contourlet变换和Wiener滤波各自的优点,首先采用非采样Contourlet变换对含噪图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;然后在各子带图像上进行Wiener滤波;最后经过非采样Contourlet逆变换得到去噪估计图像。该方法应用于peppers图片去噪,结果图像峰值信噪比(PSNR)增加为15.6775,最小均方误差(MSE)减小为1749,好于Wiener去噪(PSNR为13.7618,MSE为2549)和小波与Wiener滤波相结合去噪(PSNR为14.0662,MSE为2734)。实验结果表明此方法提高了图像的峰值信噪比、减小了均方误差。; 龙燕杨福增; 关键词：非采样CONTOURLET变换图像去噪 WIENER滤波

基于小波变换的苹果X射线图像增强方法研究被引量：2: 2009年; 目前对果品外观品质的图像检测技术已经比较成熟且已有商业化的产品,但对内部品质的无损检测研究相对较少。该研究采用X射线技术,对霉心病等原因造成的内部腐烂变质苹果进行了检测,由于直接用X射线获得的图像比较模糊,为提高图像的视觉效果,采用小波变换的方法对图像进行增强处理,为检测算法的有效性,实验中同时采用直方图均衡化、局部对比度图像增强的方法对图像进行了处理。实验结果表明,采用小波变换的方法增强图像后,能获得比原始图像更清晰的图像;经过小波变换处理后的图像信息熵达5.2324,信息熵最小;而对于峰值信噪比这一评价指标,其中小波变换方法的峰值信噪比最大达到24.1002,峰值信噪比也表明小波变换的方法效果好于直方图均衡化、局部对比度图像增强两种常规方法。; 康丽奎杨福增杨亮亮; 关键词：X射线小波变换图像增强苹果

重叠条件下茶叶嫩芽的自动检测方法被引量：17: 2009年; 茶叶嫩芽的自动检测是实现茶叶自动化采摘的难点之一,本文针对陕西名茶"午子仙毫"茶叶图像,采用提取绿色分量、区域标记和逐行扫描相结合的方法,实现了叶片重叠条件下的嫩芽自动检测。实验中,首先提取茶叶原始彩色图像中的绿色分量,并通过阈值分割的方法,将嫩叶和老叶分离;其次采用区域标识的方法,去掉嫩叶图像中孤立噪声区域,实现茶叶"两瓣一心"区域的提取,并采用数学形态学的膨胀运算,填充图像中由于病害等引起的叶片表面缺陷;最后提出始于顶端、逐行扫描的方法,直至检测出叶片分叉部位,实现嫩芽目标的检测。实验结果表明,该方法能对30幅图像正确检测出28幅,准确率为93.3%,表明该方法可以对有叶片重叠的单株茶叶嫩芽目标进行检测。; 刘志杰田艳娜杨亮亮杨福增杨青; 关键词：茶叶目标检测数学形态学

基于USB的苹果内部品质检测系统的上下位机通信方法被引量：1: 2009年; 为了实现苹果内部品质的自动化无损检测,采用图像处理工作站作为上位机进行苹果X射线图像采集与分析,以AT89C51单片机为下位机检测苹果的位置并输出分析结果,上位机和下位机间的通信采用USB接口和CH375B芯片,该方法与上下位机通信常采用的串口RS232通信相比,开发难度较大,但传输速度较快,且USB接口比串口接口应用方便,经1 000次数据传输测试,该方案能可靠地用于苹果内部品质无损检测的上下位机间的控制与数据信号传输,且可用于其他相关领域的通信中。; 杨亮亮杨福增; 关键词：USB 通信

基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方法被引量：61: 2009年; 与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质。为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测。针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘。实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法。; 杨福增杨亮亮田艳娜杨青

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中国博士后科学基金(20060401012)