农产品检测图像智能化预处理方法研究

摘要

目前对农产品图像的智能化检测主要是通过对获得的高质量检测图像进行人工识别的方法进行，但由于农产品检测图像在获取过程中受到气候、图像传输解码等软硬件因素的影响，通常获取的检测图像基本上是降质图像。因此，提出了一种基于脊波变换的农产品检测图像智能化预处理方法。该方法首先对降质图像进行多尺度脊波变换，以获得低频和高频分解系数；其次对低频分解系数采用自适应同态滤波方法进行处理；然后针对高频系数中收到噪声污染的情形，引入一个阈值T，将所有高频系数幅与其比较，小于该阈值则认为是受到噪声的污染，进行中值滤波处理，其余系数则采用局部直方图均衡化算法进行动态范围的改善；最后进行分解系数的重构。仿真试验结果表明，该算法计算复杂度低，且性能优于中值滤波算法和直方图均衡化算法，对于该类图像的预处理能取得不错的效果。