竹类种质资源图像感兴趣区域压缩方法研究
发布时间：2021-11-01 01:20
竹子是一种重要的森林资源,其种质资源基础数据的采集是综合利用的前提。然而在竹类种质资源基础数据采集过程中,采集现场多处于偏远山区,便捷采集和实时传输成为关键,特别是竹子图像的采集和传输,由于高山地区通信信道带宽等限制,给竹子图像数据的快速传输带来一定困难。本研究以竹类种质资源数据采集为研究对象,重点解决三个问题——竹类种质资源数据便捷获取问题,野外复杂背景下竹类图像ROI有效提取问题以及基于JPEG2000竹类图像感兴趣区域压缩问题,提出基于感兴趣区域（Region of Interest,ROI）的图像编码,在进行图像数据压缩的同时能够最大程度的保留目标信息,为竹类图像的分类和识别研究奠定基础。论文的主要研究工作如下:（1）提出了结合Sobel边缘检测Itti视觉模型的竹类图像ROI提取方法。针对野外复杂背景的竹类数字图像,将Sobel与Itti视觉注意机制结合,提取竹类图像的颜色、亮度、方向、边缘特征,实现对竹类图像ROI的提取。实验结果表明,本方法相较于常用的ROI提取方法有更好的提取效果,解决了传统的提取方法在竹类图像复杂背景下较难将目标与背景分离的问题。（2）研究了基于Sob...
【文章来源】：安徽农业大学安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１中值滤波图像去噪??Ｆｉｇ．２－１?Ｍｅｄｉａｎ?ｆｉｌｔｅｒ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??
噪函数为：??Ｈ?＝?＜?Ｔ＇ｏｌ??Ｗ?１，１?［?ｓｇｎ｛ｗ｛ｉ，ｉ＇））?？?（｜ｗ（ｉ，；＇）｜?－?Ｔ〇）?＼ｗ（ｉ，ｊ）?＜?Ｔ〇＼??其中ｓｇｎＯ为符号函数，在这里，我们采用的是Ｄｏｎｏｈｏ和ｊｏｈｎｓｔｏｎｅ统一阈值Ｔｏ：??７〇?＝?〇｛２?＼ｏｇ（Ｎ）ｙ?（２－３）??ａ?＝——）丨）?（２－４）??０．６７４５??其中，Ｎ为信号的尺寸或长度，〇为估计噪声标准方差，ｊ是小波分解尺度，ｍｅｄｉａｎ??则代表中值运算（在ＭＡＴＬＡＢ中），小波阈值去噪过程如图２－２所示。??，＿＿Ｊ小波分解，得阈值处理｜＿＾｜小波重构，得到去＿＿＾??到各尺度系数?１?陋題?１?噪结果??图２－２小波阈值滤波过程??Ｆｉｇ．２－２?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??按照图２－２的操作过程，对含噪原始图像进行小波阈值去噪处理，处理结果如２－??３所示。??ｎｉｌ?ｎｉｌ??圓國??图２－３小波阈值图像去噪??Ｆｉｇ．２－３?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??ｌｉ??
２．３．２图像增强??竹林环境极其复杂，一般多为野外山林，竹类植物因为其特有的特征，因遮挡、??自然天气等不可控因素引起的光照不足，会造成采集的竹类植物图像亮度不均匀，有??时甚至会产生颜色失真以及后续的边缘特征、颜色特征、纹理特征等提取效果差，导??致ＲＯＩ提取不准确。因此需要对图像进行图像增强处理来改善图像的视觉效果，提??高图像的清晰度。??图像增强是指根据需要强调感兴趣区域，抑制不感兴趣区域的图像处理技术。图??像增强技术按照图像处理过程所在的空间不同，分为空间域处理和频率域处理＃］。基??于空间域的图像增强是直接对数字图像像素进行处理的增强方法，常用的方法有灰度??变换增强、直方图增强、空域滤波；基于频率域的图像增强首先需要通过傅立叶变换??将数字图像从空间域转换到频率域再对图像进行处理，最后再通过反变换回到空间域。??常用的方法有低通滤波、高通滤波、带阻滤波和同态滤波［６５］。本文采用小波变换和直??方图均衡化（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）增强方法。??（１）小波变换增强??小波变换能够在频率域对图像进行不同尺度上的分解具有多分辨率特性，不仅??能够去除图像噪声，而且能够增强图像，增强结果如图２－４所示。??８ＨＰ１??：＿（Ｓ＿＿??（ａ－１）?（ｂ－１）?（ｃ－１）?（ｄ－１）??图２－４小波变换增强结果??Ｆｉｇ．２－４?Ｔｈｅ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ?ｅｎｈａｎｃｅｓ??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进Canny边缘检测的遥感影像分割[J]. 刘丽霞,李宝文,王阳萍,杨景玉. 计算机工程与应用. 2019(12)
[2]ROI编码技术在JPEG2000中的应用[J]. 韩涛,杨卿. 计算机与数字工程. 2019(01)
[3]基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法[J]. 钱红莹. 软件导刊. 2019(02)
[4]基于OpenCV的边缘检测算法效率分析[J]. 郭逸伦. 科学技术创新. 2019(01)
[5]一种中值滤波图像去噪的改进算法[J]. 王红宇,游敏娟,李琪,周广明,于智睿,何乐民,王世刚. 中国科技信息. 2019(01)
[6]改进区域生长法的肝部CT图像ROI提取[J]. 李仔麒,马慧彬,李殿奎,范蕊. 计算机技术与发展. 2019(01)
[7]几种图像小波去噪算法比较研究[J]. 关雪梅. 许昌学院学报. 2018(10)
[8]基于Harris角点检测和聚类算法的掌纹图像ROI提取方法[J]. 陈典典,程培培,马军山. 光学仪器. 2018(05)
[9]基于Canny算子的IC卡字符边缘检测及分割的研究[J]. 郑鹏,王雨,苑泽伟. 计算技术与自动化. 2018(03)
[10]无参考图像质量评价方法研究[J]. 李昆仑,熊婷,张炘. 计算机产品与流通. 2018(03)
博士论文
[1]视觉显著性物体检测方法及应用研究[D]. 项导.中国科学技术大学 2016
[2]基于CCSDS的遥感图像感兴趣区域压缩研究[D]. 许志涛.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
硕士论文
[1]基于预处理的图像压缩算法研究[D]. 关晨曦.中国航天科技集团公司第五研究院西安分院 2018
[2]基于显著性检测的感兴趣区域编码[D]. 沈新雨.北京交通大学 2018
[3]图像感兴趣区域提取方法研究[D]. 范向阳.南京邮电大学 2017
[4]图像分割及其感兴趣区域提取方法的研究[D]. 汪辉.安庆师范大学 2017
[5]遥感云图感兴趣区域压缩算法研究[D]. 赵威.西安电子科技大学 2017
[6]基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究[D]. 胡娟.成都理工大学 2017
[7]基于移动计算的竹类种质资源数据采集方法研究[D]. 徐静.安徽农业大学 2016
[8]基于GPU的JPEG2000图像压缩编码技术的研究[D]. 白兆峰.中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) 2016
[9]基于小波变换的图像去噪和增强研究[D]. 安雪娇.西北师范大学 2015
[10]基于JPEG2000的感兴趣区域图像压缩方法研究[D]. 袁建亮.天津师范大学 2014
本文编号：3469243
【文章来源】：安徽农业大学安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１中值滤波图像去噪??Ｆｉｇ．２－１?Ｍｅｄｉａｎ?ｆｉｌｔｅｒ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??
噪函数为：??Ｈ?＝?＜?Ｔ＇ｏｌ??Ｗ?１，１?［?ｓｇｎ｛ｗ｛ｉ，ｉ＇））?？?（｜ｗ（ｉ，；＇）｜?－?Ｔ〇）?＼ｗ（ｉ，ｊ）?＜?Ｔ〇＼??其中ｓｇｎＯ为符号函数，在这里，我们采用的是Ｄｏｎｏｈｏ和ｊｏｈｎｓｔｏｎｅ统一阈值Ｔｏ：??７〇?＝?〇｛２?＼ｏｇ（Ｎ）ｙ?（２－３）??ａ?＝——）丨）?（２－４）??０．６７４５??其中，Ｎ为信号的尺寸或长度，〇为估计噪声标准方差，ｊ是小波分解尺度，ｍｅｄｉａｎ??则代表中值运算（在ＭＡＴＬＡＢ中），小波阈值去噪过程如图２－２所示。??，＿＿Ｊ小波分解，得阈值处理｜＿＾｜小波重构，得到去＿＿＾??到各尺度系数?１?陋題?１?噪结果??图２－２小波阈值滤波过程??Ｆｉｇ．２－２?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??按照图２－２的操作过程，对含噪原始图像进行小波阈值去噪处理，处理结果如２－??３所示。??ｎｉｌ?ｎｉｌ??圓國??图２－３小波阈值图像去噪??Ｆｉｇ．２－３?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??ｌｉ??
２．３．２图像增强??竹林环境极其复杂，一般多为野外山林，竹类植物因为其特有的特征，因遮挡、??自然天气等不可控因素引起的光照不足，会造成采集的竹类植物图像亮度不均匀，有??时甚至会产生颜色失真以及后续的边缘特征、颜色特征、纹理特征等提取效果差，导??致ＲＯＩ提取不准确。因此需要对图像进行图像增强处理来改善图像的视觉效果，提??高图像的清晰度。??图像增强是指根据需要强调感兴趣区域，抑制不感兴趣区域的图像处理技术。图??像增强技术按照图像处理过程所在的空间不同，分为空间域处理和频率域处理＃］。基??于空间域的图像增强是直接对数字图像像素进行处理的增强方法，常用的方法有灰度??变换增强、直方图增强、空域滤波；基于频率域的图像增强首先需要通过傅立叶变换??将数字图像从空间域转换到频率域再对图像进行处理，最后再通过反变换回到空间域。??常用的方法有低通滤波、高通滤波、带阻滤波和同态滤波［６５］。本文采用小波变换和直??方图均衡化（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）增强方法。??（１）小波变换增强??小波变换能够在频率域对图像进行不同尺度上的分解具有多分辨率特性，不仅??能够去除图像噪声，而且能够增强图像，增强结果如图２－４所示。??８ＨＰ１??：＿（Ｓ＿＿??（ａ－１）?（ｂ－１）?（ｃ－１）?（ｄ－１）??图２－４小波变换增强结果??Ｆｉｇ．２－４?Ｔｈｅ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?Ｗａｖｅｌｅｔ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ?ｅｎｈａｎｃｅｓ??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进Canny边缘检测的遥感影像分割[J]. 刘丽霞,李宝文,王阳萍,杨景玉. 计算机工程与应用. 2019(12)
[2]ROI编码技术在JPEG2000中的应用[J]. 韩涛,杨卿. 计算机与数字工程. 2019(01)
[3]基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法[J]. 钱红莹. 软件导刊. 2019(02)
[4]基于OpenCV的边缘检测算法效率分析[J]. 郭逸伦. 科学技术创新. 2019(01)
[5]一种中值滤波图像去噪的改进算法[J]. 王红宇,游敏娟,李琪,周广明,于智睿,何乐民,王世刚. 中国科技信息. 2019(01)
[6]改进区域生长法的肝部CT图像ROI提取[J]. 李仔麒,马慧彬,李殿奎,范蕊. 计算机技术与发展. 2019(01)
[7]几种图像小波去噪算法比较研究[J]. 关雪梅. 许昌学院学报. 2018(10)
[8]基于Harris角点检测和聚类算法的掌纹图像ROI提取方法[J]. 陈典典,程培培,马军山. 光学仪器. 2018(05)
[9]基于Canny算子的IC卡字符边缘检测及分割的研究[J]. 郑鹏,王雨,苑泽伟. 计算技术与自动化. 2018(03)
[10]无参考图像质量评价方法研究[J]. 李昆仑,熊婷,张炘. 计算机产品与流通. 2018(03)
博士论文
[1]视觉显著性物体检测方法及应用研究[D]. 项导.中国科学技术大学 2016
[2]基于CCSDS的遥感图像感兴趣区域压缩研究[D]. 许志涛.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
硕士论文
[1]基于预处理的图像压缩算法研究[D]. 关晨曦.中国航天科技集团公司第五研究院西安分院 2018
[2]基于显著性检测的感兴趣区域编码[D]. 沈新雨.北京交通大学 2018
[3]图像感兴趣区域提取方法研究[D]. 范向阳.南京邮电大学 2017
[4]图像分割及其感兴趣区域提取方法的研究[D]. 汪辉.安庆师范大学 2017
[5]遥感云图感兴趣区域压缩算法研究[D]. 赵威.西安电子科技大学 2017
[6]基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究[D]. 胡娟.成都理工大学 2017
[7]基于移动计算的竹类种质资源数据采集方法研究[D]. 徐静.安徽农业大学 2016
[8]基于GPU的JPEG2000图像压缩编码技术的研究[D]. 白兆峰.中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) 2016
[9]基于小波变换的图像去噪和增强研究[D]. 安雪娇.西北师范大学 2015
[10]基于JPEG2000的感兴趣区域图像压缩方法研究[D]. 袁建亮.天津师范大学 2014
本文编号：3469243
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