竹子是一種重要的森林資源,其種質(zhì)資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集是綜合利用的前提。然而在竹類種質(zhì)資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,采集現(xiàn)場(chǎng)多處于偏遠(yuǎn)山區(qū),便捷采集和實(shí)時(shí)傳輸成為關(guān)鍵,特別是竹子圖像的采集和傳輸,由于高山地區(qū)通信信道帶寬等限制,給竹子圖像數(shù)據(jù)的快速傳輸帶來(lái)一定困難。本研究以竹類種質(zhì)資源數(shù)據(jù)采集為研究對(duì)象,重點(diǎn)解決三個(gè)問(wèn)題——竹類種質(zhì)資源數(shù)據(jù)便捷獲取問(wèn)題,野外復(fù)雜背景下竹類圖像ROI有效提取問(wèn)題以及基于JPEG2000竹類圖像感興趣區(qū)域壓縮問(wèn)題,提出基于感興趣區(qū)域（Region of Interest,ROI）的圖像編碼,在進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)壓縮的同時(shí)能夠最大程度的保留目標(biāo)信息,為竹類圖像的分類和識(shí)別研究奠定基礎(chǔ)。論文的主要研究工作如下:（1）提出了結(jié)合Sobel邊緣檢測(cè)Itti視覺(jué)模型的竹類圖像ROI提取方法。針對(duì)野外復(fù)雜背景的竹類數(shù)字圖像,將Sobel與Itti視覺(jué)注意機(jī)制結(jié)合,提取竹類圖像的顏色、亮度、方向、邊緣特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)竹類圖像ROI的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法相較于常用的ROI提取方法有更好的提取效果,解決了傳統(tǒng)的提取方法在竹類圖像復(fù)雜背景下較難將目標(biāo)與背景分離的問(wèn)題。（2）研究了基于Sob... 

【文章來(lái)源】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１中值濾波圖像去噪??Ｆｉｇ．２－１?Ｍｅｄｉａｎ?ｆｉｌｔｅｒ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??

噪函數(shù)為：??Ｈ?＝?＜?Ｔ＇ｏｌ??Ｗ?１，１?［?ｓｇｎ｛ｗ｛ｉ，ｉ＇））?？?（｜ｗ（ｉ，；＇）｜?－?Ｔ〇）?＼ｗ（ｉ，ｊ）?＜?Ｔ〇＼??其中ｓｇｎＯ為符號(hào)函數(shù)，在這里，我們采用的是Ｄｏｎｏｈｏ和ｊｏｈｎｓｔｏｎｅ統(tǒng)一閾值Ｔｏ：??７〇?＝?〇｛２?＼ｏｇ（Ｎ）ｙ?（２－３）??ａ?＝——）丨）?（２－４）??０．６７４５??其中，Ｎ為信號(hào)的尺寸或長(zhǎng)度，〇為估計(jì)噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差，ｊ是小波分解尺度，ｍｅｄｉａｎ??則代表中值運(yùn)算（在ＭＡＴＬＡＢ中），小波閾值去噪過(guò)程如圖２－２所示。??，＿＿Ｊ小波分解，得閾值處理｜＿＾｜小波重構(gòu)，得到去＿＿＾??到各尺度系數(shù)?１?陋題?１?噪結(jié)果??圖２－２小波閾值濾波過(guò)程??Ｆｉｇ．２－２?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??按照?qǐng)D２－２的操作過(guò)程，對(duì)含噪原始圖像進(jìn)行小波閾值去噪處理，處理結(jié)果如２－??３所示。??ｎｉｌ?ｎｉｌ??圓國(guó)??圖２－３小波閾值圖像去噪??Ｆｉｇ．２－３?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??ｌｉ??

２．３．２圖像增強(qiáng)??竹林環(huán)境極其復(fù)雜，一般多為野外山林，竹類植物因?yàn)槠涮赜械奶卣鳎蛘趽酢??自然天氣等不可控因素引起的光照不足，會(huì)造成采集的竹類植物圖像亮度不均勻，有??時(shí)甚至?xí)a(chǎn)生顏色失真以及后續(xù)的邊緣特征、顏色特征、紋理特征等提取效果差，導(dǎo)??致ＲＯＩ提取不準(zhǔn)確。因此需要對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理來(lái)改善圖像的視覺(jué)效果，提??高圖像的清晰度。??圖像增強(qiáng)是指根據(jù)需要強(qiáng)調(diào)感興趣區(qū)域，抑制不感興趣區(qū)域的圖像處理技術(shù)。圖??像增強(qiáng)技術(shù)按照?qǐng)D像處理過(guò)程所在的空間不同，分為空間域處理和頻率域處理＃］�；�??于空間域的圖像增強(qiáng)是直接對(duì)數(shù)字圖像像素進(jìn)行處理的增強(qiáng)方法，常用的方法有灰度??變換增強(qiáng)、直方圖增強(qiáng)、空域?yàn)V波；基于頻率域的圖像增強(qiáng)首先需要通過(guò)傅立葉變換??將數(shù)字圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域再對(duì)圖像進(jìn)行處理，最后再通過(guò)反變換回到空間域。??常用的方法有低通濾波、高通濾波、帶阻濾波和同態(tài)濾波［６５］。本文采用小波變換和直??方圖均衡化（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）增強(qiáng)方法。??（１）小波變換增強(qiáng)??小波變換能夠在頻率域?qū)D像進(jìn)行不同尺度上的分解具有多分辨率特性，不僅??能夠去除圖像噪聲，而且能夠增強(qiáng)圖像，增強(qiáng)結(jié)果如圖２－４所示。??８ＨＰ１??：＿（Ｓ＿＿??（ａ－１）?（ｂ－１）?（ｃ－１）?（ｄ－１）??圖２－４小波變換增強(qiáng)結(jié)果??Ｆｉｇ．２－４?Ｔｈｅ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ?ｅｎｈａｎｃｅｓ??１２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[9]基于小波變換的圖像去噪和增強(qiáng)研究[D]. 安雪嬌.西北師范大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3469243