毕业设计小波变换在果品图像去噪中的应用（3） ㊣ 精品文档 值得下载

增，杨亮亮基于机器视觉和射线的苹果霉心病检测方法研究二〇三年六月十六日星期日杨福增，王峥，杨青等基于小波变换的滤波方法在农产品图像去噪中的应用农业工程学报杨福增，陈丽萍基于杂交小波变换的红枣图像去噪及缺陷检测研究阮秋琦数字图像处理基础北京清华大学出版社田艳娜，杨福增基于杂交小波变换的农业图像去噪算法研究罗仲亮，王修信，胡维平小波图像去噪研究方法概述，贾永红数字图像处理武汉武汉大学出版社，章毓晋图像工程北京清华大学出版社，陈书海实用数字图像处理北京科学出版社，二〇三年六月十六日星期日附录算法源代码硬阈值源代码小波变换改变小波变换的方式，改成循环卷积阈值改善系数小波硬阈值去噪逆变换去噪后的图像指标，二〇三年六月十六日星期日，软阈值源代码小波变换改变小波变换的方式，改成循环卷积阈值改善系数小波软阈值去噪逆变换去噪后的图像连续小波变换将任意函数在小波基，下进行展开，称其为函数的连续小波变换结。

小波变换的基本理论小波分析是在傅里叶变换的基础上发展起来的，它作为种崭新的分析方法，在时域和频域上同时具有良好的局部化特性，因此，小波分析可以根据实际分析的需要，自适应地调节时频窗口，能够聚焦到指标针对二组实验图像，利用本文方法与传统方法进行了仿真实验，使用评价指标对实验结果实施评价，获得了数据通过对实验数据的分析得出结论本文方法是有效的先进的。

第章结束语，对毕业设计所做的工作进行总的基本原理，详细探讨了算法。

第章基于小波变换的果品图像去噪，研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了种新的图像去噪方法。

第章应用研究，重点阐述了图像去噪效果的评价法进行了仿真实验，通过实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

本文共分为章，各章内容安排如下第章绪论，介绍本文的选题背景和意义，重点分析了果品图像去噪的研究现状。

第章小波变换的基本理论，阐述小波分析换的去噪算法。

论文主要内容和组织结构本文详细地介绍了小波变换的基本理论和果品图像去噪的原理，研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了种新的图像去噪方法。

并利用本文方法与传统方来去除苹果图像上的噪声。

年杨福增等指出农业图像的边缘和纹理等细节信息丰富，已有的去噪方法在去噪的同时会模糊农业图像中重要的纹理以及边缘等缺陷，提出种包括果品图像在内的农业图像去噪算法基于杂交小波变小波阈值去噪法和滤波去噪法的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果年杨福增等为了弥补小波阈值去噪后的图像上容易出现吉布斯现象，提出了种将小波变换维纳滤波器相结合的去噪方法，并将该方法用得了良好的效果。

年，杨福增等人又提出了种基于小波变换的滤波去噪方法。

采用该方二〇三年六月十六日星期日法对果品图像的加性噪声高斯白噪声去噪，视觉效果清晰，优于邻域平均法中值滤波法得了良好的效果。

年，杨福增等人又提出了种基于小波变换的滤波去噪方法。

采用该方二〇三年六月十六日星期日法对果品图像的加性噪声高斯白噪声去噪，视觉效果清晰，优于邻域平均法中值滤波法小波阈值去噪法和滤波去噪法的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果年杨福增等为了弥补小波阈值去噪后的图像上容易出现吉布斯现象，提出了种将小波变换维纳滤波器相结合的去噪方法，并将该方法用来去除苹果图像上的噪声。

年杨福增等指出农业图像的边缘和纹理等细节信息丰富，已有的去噪方法在去噪的同时会模糊农业图像中重要的纹理以及边缘等缺陷，提出种包括果品图像在内的农业图像去噪算法基于杂交小波变换的去噪算法。

用常规的方法对图像去噪为了能够提高在农业机器人图像去噪滤波器的去噪性能以及更好地保留包括果品图像在内的农业图像里的边缘信息，年等在分析施肥机的性能时，运用高斯滤波去除化肥散点图像中的背景噪声年等在用多光谱实时检测苹果成熟度时采用了高斯滤波器消去噪声。

二〇三年六月十六日星期日绪论选题背景和意义果品分级就是根据果实的大小色泽形状成熟度病虫害及机械损伤等情况，按照国家规定的分级标准，进行严格的挑选分级。

但果品的人工分级容易受人为因素的影响，导致分级的结果很可能会有些主观性，从而出现了效率很低准确性差速度慢等缺点。

由此可见，果品的科学分级直接影响到果品的销售以及在市场上的竞争力。

果品图像去噪是果品分级非常重要的预处理技术之，图像去噪的目的是在去除绝大部分噪声的同时尽可能的保留图像的细节特征，为后续的处理工作提供方便，因此有必要在对果品图像进行后续处理之前去噪。

果品生长在自然环境中，会受到泥土灰尘等的影响，采摘的果品常常会有灰尘等噪声。

噪声的存在，会对后续处理结果的好坏产生很大的影响。

事实上，采集到的图像上常常带有些噪声，这些噪声主要来源于受到诸如电子元器件等的影响造成采集转换以及传输的过程中附带有噪声也有可能采集到的图像在采集之前该对象就已经受到自然界中各种噪声干扰。

为此，对果品图像进行去噪就成了项很重要的工作，去噪的结果直接影响到分级的效果和质量。

果品图像去噪的研究现状近几年，国内外众多学者将图像去噪算法成功地运用到果品图像的去噪中，并进行了广泛的研究。

年研究了苹果射线图像特征提取最优滤波器的设计，其中使用高斯滤波法和中值滤波法对苹果图像去噪，年研究了苹果图像中果柄与花萼的提取，应用常规方法对图像去噪，年在研究苹果多光谱图像时应用常规的方法对图像去噪为了能够提高在农业机器人图像去噪滤波器的去噪性能以及更好地保留包括果品图像在内的农业图像里的边缘信息，年等在分析施肥机的性能时，运用高斯滤波去除化肥散点图像中的背景噪声年等在用多光谱实时检测苹果成熟度时采用了高斯滤波器消去噪声。

年何东健研究了利用中值滤波邻域平滑高斯平滑法对苹果图像去噪的问题，年等研究了在线识别苹果果柄与花萼的机器视觉系统，应用常规的方法对图像去噪。

年王树文在基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究中，应用快速中值滤波噪，年和在研究樱桃多光谱图像时也应用常规的方法对图像去噪。

年月杨福增等人针对果品图像处理常用方法中不能同时在时域和频域分析图像且不具有多分辨率特性的问题，以红枣图像为例，提出了基于小波变换的去噪方法，获得了良好的效果。