棉花叶部害螨病斑形态特征提取

针对当前农作物病害诊断存在的效率较低、难以保证精确度等问题,提出运用计算机图像处理技术进行棉花害螨病斑特征提取的方法.该方法以棉花害螨病叶为研究对象,利用中值滤波法对噪声的干扰进行有效的去除;结合运用超绿特征2G-R-B分割算法和面积阈值法将害螨病斑区域从病叶图像中有效分离出来;最后依据分割好的病斑样本图像,运用二值图像区域标记法准确提取出病斑的8个形状特征值.对提取的数据进行分析,得出病斑的圆形度、伸长度紧凑度和内切圆半径等4个相对值特征能有效地体现病斑的形状特征,可以作为识别病害症状的依据.试验结果表明,该方法准确有效.     

棉花噪声图像的检测与滤波

针对当前图像噪声检测中存在的“虚噪声”以及中值滤波对图像边缘特征的影响,提出将图像饱和度通道像素中极大值或极小值的点列为可疑噪声点,在图像色调通道检测出噪声点与色相相近可疑噪声点,对明度通道色相相近的可疑噪声点进行再判别,筛选出噪声和有用信号。同时,对选取窗口内4个特定方向上的像素点灰度值进行排序,对排序后的各个中值进行加权计算,用计算结果替代窗口中心像素的灰度值。试验结果表明,该方法能够有效检测彩色图像饱和度通道表现出的“虚噪声”,在去除噪声的同时有效保护图像细节。与其他滤波方法相比,峰值信噪比(PSNR)平均提高了8.2%,归一化均方误差(NMSE)至少降低了0.004,在滤波性能与滤波速度上都具有优势。     

改进型自适应中值滤波算法在图像处理中的应用

对于高强度的椒盐噪声,标准的中值滤波算法在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾.针对上述问题,提出了一种改进型自适应中值滤波算法,该算法结合图像灰度直方图,先将噪声限制在一定的灰度值范围内,然后通过调整窗口局部大小进行滤波处理.仿真结果表明,与其他滤波算法相比,该方法的图像处理效果明显改善.     

二次滤波法在织物疵点边缘检测上的应用

针对织物图像斑点噪声的特点，采用了一种新的图像边缘检测方法。该方法以锐化处理为基础，经二次滤波完成图穰预处理，克服了以往一次滤波方法的缺点，在抑制噪声的同时，增强了图像的边缘信息。通过对织物疵点的检测表明，该方法可以取得较好的边缘检测结果，是一种实用有效的方法。     

棉花图像采集中的椒盐噪声抑制

为了消除大容量棉花纤维测试仪在图像采集过程中出现的椒盐噪声,改善试样棉花图像质量,提出一种自适应中值噪声抑制方法。该方法在噪声检测中采用了基于灰度阈值的二次判别,避免了噪声的漏检。在此基础上,根据噪声污染程度自动匹配滤波窗口尺寸,采用中值滤波原理去除椒盐噪声。仿真试验结果表明,自适应中值噪声抑制方法在有效消除噪声的同时,保护了棉花图像中杂质的边缘细节。同时,在70%的大噪声密度下峰值信噪比(PSNR)达到26.49,降噪耗时最优仅为5×5极值滤波法的13%,能够有效用于棉花图像椒盐噪声的消除。     

基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究

图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。     

基于邻域关联特性的纸病去噪方法

对传统的均值滤波、中值滤波的优缺点进行了分析,引入基于邻域关联特性的图像滤波去噪方法。该方法针对纸病图像噪声源多、样本有限等局限性,根据系统各因素间的内部联系和发展态势的相似程度来度量因素之间的关联程度,从而进行滤波。仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波方面能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节。在纸病检测测试中,该方法可以解决纸病准确去噪的问题。     

一类高斯混合噪声干扰的系统拆分与滤波方法设计

文章针对这样一类系统:状态方程与观测方程中含有均值为零的高斯噪声且含非零均值的高斯噪声,提出了一种基于系统噪声拆分的滤波算法。首先将状态方程与观测方程分别拆成两个仅含有一个噪声的方程;然后,对两个方程分别进行滤波;最后,进行融合。仿真结果表明相比直接使用卡尔曼滤波方法,系统噪声拆分方法提高了滤波的估计精度。     

卡尔曼滤波在车辆振动信号处理的应用研究

通过测量车辆在沥青路面上行驶的振动数据,从而实现沥青路面平整度的预测。而在实际测量过程中,振动信号受到外界环境的影响,掺杂了大量的散粒噪声、热噪声、高斯噪声,严重影响了路面平整度的计算与评价。实验采用最小二乘法进行趋势项消除,通过功率谱分析不同滤波方法的处理结果,确定出卡尔曼滤波技术对沥青路面振动信号的降噪效果。结果表明:卡尔曼滤波降噪技术在振动信号处理中不仅能消除外部干扰噪声,还能较大程度地保持原有信号的特征和强度。验证了卡尔曼滤波降噪技术的可行性与可靠性。     

利用仿真工具分析相位噪声对接收机的影响

在超外差接收机中,本振的相位噪声会对接收机抗干扰能力有影响。本文讲述如何利用仿真工具精确分析相位噪声对接收机的影响,可以依据本方法的分析结果确定接收机本振的噪声特性要求。     

织物面形测量的相移条纹增强方法

针对相移条纹投影轮廓术中织物表面复杂纹理易与投影条纹发生干扰的问题,提出一种相移投影条纹增强滤波方法。首先对各步相移图像进行π相移灰度差增强,并进行二值化处理,以初步滤除背景纹理影响,然后对其进行基于相干增强的非线性扩散滤波。该处理既能滤除投影条纹方向上的复杂纹理背景噪声干扰,又能保证投影条纹相位的平滑性。实验结果表明,该方法能有效降低织物表面复杂纹理对投影条纹的干扰,增强复杂纹理织物的三维面形数据采集精度。     

管道主动噪声控制系统

根据声场固有特性．提出基于相位自动跟踪（PAT）的前馈控制系统。并应用于管道降噪试验研究。结果表明该算法在单频管道噪声消除中稳定有效。为了解决更复杂的噪声,本文基于FmLMS算法进行了主动消声仿真研究,结果表明FIRLMS算法处理复杂管道噪声的有效性,仿真中对参数的提取也为以后高效实施做了准备。图11参12     

基于二值图像连通域提取的图像滤波方法

为解决常用滤波方法对目标图像噪声抑制效果不理想的问题,提出了一种基于二值图像连通域提取的图像滤波方法。将采集到的图像进行二值化,对图像进行连通域提取并根据连通域的轮廓筛选出噪声干扰点,对噪声点进行过滤,保留图像细节特征,对目标图像的噪声达到有效抑制的效果。结果表明:该方法在特定应用上优于常规滤波方法。     

基于椒盐噪声的中值滤波改进算法

椒盐噪声图片在滤波上,我们对标准中值滤波算法上的不足进行改进,在改进中提出了一种结合均值滤波的中值滤波改进算法,该算法是一种通过加权并选取滤波算子的滤波改进算法。在vs2013+opencv2.4.8环境下进行实验,该算法对原始图片的边缘与细节有更好的保护作用,并且对椒盐噪声具有更好的滤波性能,同时在对椒盐噪声上有很好的鲁棒性。     

生物散斑技术及其在食品领域中的应用

生物散斑技术是一种高效、经济的无损检测技术,可通过测量光干涉的变化来描述被测物品的生物活性区域。通过散斑活性反映被测物品表面及内部组织状态,可实时定性或定量地提供被测物品相关信息。本文介绍了生物散斑技术的基本原理及散斑图像分析方法,综述生物散斑技术在食品领域中的应用情况,并对该技术今后的应用进行展望。     

基于Matlab的图像灰度分析及高斯白噪声的研究

通过Matlab对图像进行直方图分布,利用峰值找到图像阈值。对存在高斯白噪声的仿真图像进行去噪的效果分析,通过仿真的手法对其进行比较。最后通过Matlab的进行仿真,利用维纳滤波法、中值滤波法等有效手段,对图形图像进行处理分析,通过对比几组滤波方法发现维纳滤波法和中值滤波法都适合去除高斯白噪声。     

介质阻挡放电系统中典型非线性斑图的实现及特性研究

斑图放电是介质阻挡放电系统中出现的一种典型非线性放电现象。文章采用特殊设计的氧化铟锡(ITO)电极装置,在空气和氩气的混合气体中通过介质阻挡放电得到了两种典型的斑图形式:超四边形斑图和条纹斑图。利用示波器获得了两种斑图的电流电压波形图,并分析了各自的放电特性。     

提高双目视觉立体匹配精度的一种方法

针对基于相位的立体匹配算法无法得到相位真实值而导致匹配精度不高的问题,提出了一种将格雷码与相位移结合的匹配方法.该方法采用Otsu法寻找最佳分割阈值,实现了格雷码边界的精确分割,并采用高斯滤波对正弦光栅图像进行滤波.实验结果表明,该方法可以计算出较高精度的绝对相位值,提高匹配精度,获得较好的测量结果.     

圆锯片锯齿参数对噪声的影响

圆锯片的噪声与锯齿参数关系的研究,是在接近于自由声场的条件进行的。研究结果表明,在倍频程的频带中,总噪声级、声压级与齿数和齿形之间存在着一定的关系。从对比频谱图(图1、图2中曲线1、2、3)可见;在整个频率测量范围内,锯片在2200r/min 时它们的实际声压级是相同的,     

基于三维生物散斑技术的牛肉质构特性预测

三维成像技术能够获得样品的空间信息,具有快速、方便、可实时的特点。为了缩短生物散斑技术的检测时间,减小其应用的局限性,将三维成像技术引入到传统生物散斑技术中,以期得到更好的预测效果。分别从两个不同角度拍摄同一样品的图像信息,利用广义差分法对图像进行预处理,并运用灰度模板匹配法、小波变换法和对比度调制融合法对两个角度的图像进行匹配融合,以时间序列散斑图灰度共生矩阵的参数对比度表示图像的散斑活性,建立其对牛肉质构特性的预测模型。通过传统相机标定法,获得相机的内外参数,并利用相似三角形原理提取图像的深度信息,对因物体摆放位置不同引起的误差进行校正,使获得的结果更加准确。结果表明,相似三角形原理可对样品的深度信息进行校正。三维生物散斑技术能更好地对牛肉的硬度和咀嚼性进行预测,对3种图像融合方法进行比较可知,小波变换法的预测效果最好,对硬度和咀嚼性的预测相关系数分别可达到0.944 4和0.928 8。