基于脊波变换域bdnd的农作物图像改进中值滤波算法

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1、基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法各类农作物图像因成像光照不足，而出现图像对比度较低的现象，图像中感兴趣的目标信息不明显；此外，图像拍摄后在传输、解码过程中也不可避免地会混入一些随机噪声。上述因素决定了对于实地获取的各类农业图像进行预处理十分必要。近年来，学者们借鉴已有的大量计算机图像处理算法，针对各类农业图像，提出了一些卓有成效的方法，如毛丽民等[1]基于FPGA研究了水果图像增强方法；王晓虹等[2]将脊波变换域维纳滤波相结合实现对苹果图像的有效滤波；杨福增等[3]将小波变换应用于增强

2、农业图像，取得了较好效果。该类方法分别将图像噪声滤除和对比度改善拆分成2个方面分别加以研究，不利于提高图像的处理效果。因此，鉴于脊波变换具有较好的图像多分辨率分析功能[4]，本研究将脊波变换与改进中值滤波相结合，以茶作物图像为例，对农作物图像处理方法进行研究。　　1方法原理　　1.1中值滤波算法改进方案　　图像中的像素点被噪声污染后，其像素灰度值相对于其余像素点灰度值来说，会发生很大的变化（变大或变小），即像素点灰度值发生异常，特别是图像中受到椒盐噪声污染时，受到污染的噪声像素点会发生巨大的变化（灰度值急剧变大或者变小）。基于这一原理，中值滤波算法通过

3、将滤波区域限定于以噪声点为中心一定尺寸的范围之内，通过将该范围内的所有像素点的灰度值按照大小生成灰度值序列，将位于该序列中间位置的灰度值用来替换受噪声污染的像素点灰度值，以完成滤波[5]。该算法的处理结果充分顾及了图像中像素点间的关联性，具有较高的滤波效率。该算法尽管对于受到噪声污染的像素点能够进行高效滤波，但是在滤波过程中，通常是对图像中所有像素点分别进行处理，从而导致图像中相当一部分并未受到噪声污染的像素点被当做噪声点被滤除，最终导致经过中值滤波后的图像丢失了大量信息，降低了图像后续判读、分析的价值。　　针对中值滤波的上述缺陷，本研究提出了一种改进

4、方案，即通过对该算法添加一套噪声检测环节，预先对图像中各像素点灰度值进行有效判别，将受到噪声污染的像素点进行标记，在此基础上再进行中值滤波，不但可提高滤波效率，而且有助于大幅度改善滤波后图像的视觉效果。边界判别噪声检测方法（BDND）通过设定2个自适应阈值t1，t2，将图像中像素点划分成3类：①低灰度值像素点群，灰度值区间为[1，t1]；②中等灰度值像素点群，灰度值区间为（t1，t2）；③高灰度值像素点群，灰度值区间为[t2，255]。BDND方法在噪声检测过程中，对于落入[0，t1]和[t2，255]内的像素点均标记为噪声像素点，从而提高了图像中噪声

5、像素点的识别效率。基于上述改进方案，引入边界判别噪声检测方法（BDND）[6]来对中值滤波算法进行改进，具体步骤如下：　　步骤1：对图像中处于（i，j）位置的像素点是否受到噪声污染进行判别，以该点为中心，取大小为77的滤波区域，将该区域内所有像素点的灰度值按照大小排列，得到集合{V（x）}（x为区域内像素点个数，此处x=49）；　　步骤2：获取集合{V（x）}灰度中间值Vmed（x），以及对应的索引值Vmed；　　步骤3：按照V′（i）=V（x+1）-V（x）的计算方法分别计算集合{V（x）}中相邻灰度值的差，将所有差值组成一新的集合{V&

6、prime;（i）}（i为集合中元素数目，此处i=48）；　　步骤4：在集合{V′（i）}中，在索引区间[0，Vmed）上找到该集合中对应的最大值，并将该值与集合{V（x）}中处于相同位置的灰度值设定为阈值t1；在索引区间[Vmed，i]上，找到{V′（i）}集合中对应的最大值，并将该值与集合{V（x）}中处于相同位置的灰度值设定为阈值t2；　　步骤5：滤波区域（大小为77）中，若位于（i，j）位置的像素点灰度值处于区间[t1，t2]内，则将该像素点标记为疑似非噪声点，反之标记为疑似噪声点；　　步骤6：将滤波区域大小缩减成33，

7、重复进行步骤2至步骤4，若位于（i，j）位置的像素点仍被标记为疑似非噪声点，那么该像素点即可认本文由.L.收集整理为没有受到噪声的污染；否则，则将该像素点标记为噪声点，采用55大小的滤波窗口进行中值滤波；　　步骤7：重复执行步骤1至步骤5，完成图像中所有像素点的判别。　　1.2中值滤波改进方案实例说明　　设一幅图像受到随机噪声的污染，取其中大小为77任意区域，对本研究中值滤波改进方案进行实例说明。该区域组成的灰度值矩阵如下：　　A=6270635513177265921031101256325785311120315279111103171249110

8、67597168928713210310015536579107381754851728935