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苹果霉心病的X射线图像增强和去噪方法的研究

作　者: 康丽奎
导　师: 杨福增
学　校: 西北农林科技大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 小波分析 图像处理 图像增强 图像降噪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


目前国内对果品的无损检测技术研究大多体现在外部品质上,相应的图像处理技术已经比较成熟且已有商业化的产品,但对其内部品质无损检测技术的研究相对较少。因此对果品内部品质的无损检测方法展开研究是一项很有意义的工作。本论文主要采用X射线技术,对霉心病等原因造成的内部腐烂变质苹果进行检测,由于直接用X射线获得的图像往往比较模糊,为解决此问题,该论文用几种不同的小波基均采用加强低频、弱化高频的方法对图像进行增强处理,并与常规的直方图均衡化图像增强技术和基于局部对比度的图像增强技术进行比较。比较实验结果表明:采用直方图均衡化方法增强处理后的图像信息熵为7.9698,峰值信噪比为64.7107;而采用局部对比度增强方法处理后的图像信息熵为7.8679,峰值信噪比为65.5321;采用dmey小波基增强处理后,能获得更清晰的图像,图像信息熵达7.6335,峰值信噪比最大达到71.7531(原始苹果霉心病图像的信息熵为7.9821,峰值信噪比为63.9762)。因此,采用dmey小波基进行增强处理的效果要好于前面两种增强方法和采用其它几种小波基的增强效果。另外从视觉效果来看,采用直方图均衡化方法增强处理后的图像易导致边缘信息丢失;采用局部对比度增强方法处理后的图像在对整体增强的同时不能强化突出霉心病部分;选用dmey小波基增强处理后图像的特征信息最突出;由以上两方面综合可得出:选用dmey小波基对其进行增强处理的效果最佳。图像在获取或传输的过程中会因受到各种噪声的干扰和影响而使质量下降,对后续图像的处理产生不利影响。所以很有必要对图像进行去噪处理,尽可能地保留图像的细节信息,以提高图像的质量。本文是用基于非采样Contourlet变换的维纳滤波去噪方法对含噪苹果霉心病图像进行降噪处理,然后与中值滤波、均值滤波、高斯滤波、维纳滤波等四种常规的去噪方法以及用几种不同小波基均采用改进软阈值方法的去噪效果进行比较;比较试验结果表明:采用四种常规去噪方法得到的峰值信噪比分别是73.8821、75.2116、71.6993和74.8975;基于小波变换的改进软阈值方法采用dmey小波基的去噪效果最好,峰值信噪比达到74.9510;用本文方法对含噪苹果霉心病图像进行处理的效果最好,峰值信噪比达到76.7026(原始图像的峰值信噪比是68.6154),去噪效果最佳。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 课题的背景与意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 图像增强的研究现状  10-11
    1.2.2 图像去噪的研究现状  11-13
  1.3 研究内容与论文组织结构  13-14
第二章 小波变换的基本理论  14-31
  2.1 傅立叶变换在信号处理中的缺陷  14-15
  2.2 小波分析的基本理论  15-19
    2.2.1 小波分析的基本概念  15
    2.2.2 小波的性能指标  15-16
    2.2.3 常用小波基  16-19
  2.3 连续小波变换  19-20
  2.4 离散小波变换  20-22
  2.5 多分辨率分析  22-24
  2.6 小波分解、重构  24-26
  2.7 图像的小波变换  26-29
    2.7.1 算法基础  26-27
    2.7.2 Mallat 算法  27-29
    2.7.3 小波系数的显示  29
  2.8 本章小结  29-31
第三章 图像增强方法的研究  31-48
  3.1 图像增强的基本概念  31-34
  3.2 传统的图像增强技术  34-37
    3.2.1 基于灰度变换的图像增强技术  34-35
    3.2.2 基于局部对比度的图像增强技术  35-36
    3.2.3 基于小波变换的图像增强技术  36-37
  3.3 实验  37-46
    3.3.1 材料与方法  38-39
    3.3.2 苹果X 射线图像分析  39-40
    3.3.3 图像增强效果的评价指标  40-41
    3.3.4 实验结果分析  41-46
  3.4 本章小结  46-48
第四章 图像降噪方法的研究  48-64
  4.1 原始图像降噪方法  48-51
  4.2 基于小波的图像降噪方法  51-53
  4.3 小波阈值降噪方法  53-57
    4.3.1 小波阈值滤波原理和思想  53-54
    4.3.2 常用的阈值处理函数和阈值的选取  54-55
    4.3.3 软硬阈值函数存在的不足  55
    4.3.4 基于小波变换的软阈值法的改进  55-57
  4.4 基于NSCT 的WIENER 滤波去噪算法  57-60
    4.4.1 Contourlet 变换概述  57-58
    4.4.2 非采样Contourlet 变换理论  58-60
    4.4.3 基于非采样Contourlet 变换的Wiener 滤波去噪方法  60
  4.5 实验结果  60-63
  4.6 本章小结  63-64
第五章 结论与展望  64-66
  5.1 结论  64
  5.2 展望  64-66
参考文献  66-71
致谢  71-72
作者简介  72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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