【摘 要】
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目前对农产品图像的智能化检测主要是通过对获得的高质量检测图像进行人工识别的方法进行,但由于农产品检测图像在获取过程中受到气候、图像传输解码等软硬件因素的影响,通常获取的检测图像基本上是降质图像。因此,提出了一种基于脊波变换的农产品检测图像智能化预处理方法。该方法首先对降质图像进行多尺度脊波变换,以获得低频和高频分解系数;其次对低频分解系数采用自适应同态滤波方法进行处理;然后针对高频系数中收到噪声污
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目前对农产品图像的智能化检测主要是通过对获得的高质量检测图像进行人工识别的方法进行,但由于农产品检测图像在获取过程中受到气候、图像传输解码等软硬件因素的影响,通常获取的检测图像基本上是降质图像。因此,提出了一种基于脊波变换的农产品检测图像智能化预处理方法。该方法首先对降质图像进行多尺度脊波变换,以获得低频和高频分解系数;其次对低频分解系数采用自适应同态滤波方法进行处理;然后针对高频系数中收到噪声污染的情形,引入一个阈值T,将所有高频系数幅与其比较,小于该阈值则认为是受到噪声的污染,进行中值滤波处理,
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