基于压缩感知的图像降噪处理研究

发布时间：2018-04-16 11:34

  本文选题：花生 + 压缩感知　； 参考：《农机化研究》2016年02期

【摘要】：在农产品图像的动态采集中,可能会出现粘结、叠加及背景干扰等一系列缺陷,同时稀疏采样的图像也可能是不完整的。对于这个棘手的问题,由压缩感知理论可以找到答案。压缩感知理论首先对采集的图像进行稀疏表达,然后选取适合图像的最优小波基,采用凸优化理论及其算法,可以得到花生图像的特征点(降噪点)并进行处理,从而完成噪声的去除。为此,在压缩感知理论的基础上,提出了运用快速迭代阈值收缩(FISTA)算法进行去噪处理,与其他的图像降噪方法相比,体现了速度快、效率高、去噪效果好等优势。
[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.
【作者单位】： 青岛农业大学机电工程学院;
【基金】：国家公益性行业(农业)科研专项(201203028.1)
【分类号】：S126;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1758738