基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪  

作　　者：姚宏[1] 桑丽萍[1] 李彩云[1] 

机构地区：[1]河北建材职业技术学院机电工程系,河北秦皇岛066004

出　　处：《江苏农业科学》2015年第4期400-402,共3页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：河北省自然科学基金(编号:F2012201023)

摘　　要：将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。

关 键 词：农作物图像 二维经验模态分解 小波变换 随机噪声 去噪 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S126[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]