检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽科技学院工学院,安徽凤阳233100 [2]武汉工业学院电气信息工程系,湖北武汉430023
出 处:《华中科技大学学报(自然科学版)》2010年第7期119-121,共3页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基 金:湖北省自然科学基金资助项目(2003ABA053);湖北省教育厅青年基金资助项目(Q200618002);武汉市青年科技晨光计划资助项目(20035002016-09)
摘 要:在经典图像增强算法和矩阵奇异值分解的基本理论的基础上,提出了基于奇异值分解的粮虫图像增强算法,该方法没有繁琐的数学变换,实际应用时可以根据需要通过调整高斯噪声的方差来获得不同的图像增强效果,通过增强奇异值矩阵达到增强图像的目的,具有与经典算法相同的功效.通过实验与经典算法对比,Matlab平台的仿真实验表明,该方法对于粮虫图像增强是可行有效的,且简单易行.The basis of classical image enhancement and matrix singular value decomposition are introduced. Then a novel pest image enhancement method based on singular value decomposition is proposed. Without intricate mathematical transform,the variance of Gaussian noise can be modified to obtain different enhancement results to meet the demands. The proposed method is efficient as the classical algorithm. The experiments on Matlab platform manifest that the proposed approach is efficient,feasible and easy to realize. It′s a practicable enhancement algorithm.
关 键 词:图像处理 图像增强 粮虫图像 奇异值分解 在线检测
分 类 号:TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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