本文選題：花生 + 壓縮感知�。� 參考：《農機化研究》2016年02期

【摘要】：在農產品圖像的動態(tài)采集中,可能會出現粘結、疊加及背景干擾等一系列缺陷,同時稀疏采樣的圖像也可能是不完整的。對于這個棘手的問題,由壓縮感知理論可以找到答案。壓縮感知理論首先對采集的圖像進行稀疏表達,然后選取適合圖像的最優(yōu)小波基,采用凸優(yōu)化理論及其算法,可以得到花生圖像的特征點(降噪點)并進行處理,從而完成噪聲的去除。為此,在壓縮感知理論的基礎上,提出了運用快速迭代閾值收縮(FISTA)算法進行去噪處理,與其他的圖像降噪方法相比,體現了速度快、效率高、去噪效果好等優(yōu)勢。
[Abstract]:In the dynamic acquisition of agricultural products images, there may be a series of defects, such as bonding, superposition and background interference, and the sparse sampled images may be incomplete.For this thorny question, the theory of compressed perception can find the answer.Firstly, the compressed perception theory represents the collected image sparsely, then selects the optimal wavelet basis which is suitable for the image. By using convex optimization theory and its algorithm, the feature points (denoising points) of the peanut image can be obtained and processed.Thus the noise removal is completed.Therefore, based on the theory of compression perception, a fast iterative threshold shrinkage algorithm is proposed for denoising. Compared with other image denoising methods, it has the advantages of high speed, high efficiency and good denoising effect.
【作者單位】： 青島農業(yè)大學機電工程學院;
【基金】：國家公益性行業(yè)(農業(yè))科研專項(201203028.1)
【分類號】：S126;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1758738