CAJ | 학술논문

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。
유우농작물생장배경적복잡성，도치재획취농작물도상과정중혹다혹소존재일정정도적조성，저급농작물성숙과실적자동화채적조성료흔대불편。인차，결합리산척파변환，제출료1충농작물도상자괄응거조산법，해산법통과대도상실현다척도척파변환，보지저빈분해계수불변，대우고빈분해계수，수선분별채용개진비국부균치려파산법（ improved non－local means filtering，INLM）이급개진소파경역치거조모형진행소조；연후실현저빈분해계수여각자소조후적고빈분해계수중구，종이획득2폭중구도상；최후실현2폭중구도상적등권융합처리，획득소조후적농작물도상。결합상관시험，분별장해산법여경전비국부균치려파산법（ non－local means filtering，NLM）、이유적개진비국부균치려파산법이급소파경역치거조산법진행거조효과비교，주관、객관분석결과표명，용해연구산법처리후적도상청석도교고차잔류조성교소。