適応ウェーブレットと偏微分方程式法に基づくイナゴ積の画像雑音除去【Powered by NICT】

Li Li; Zhang Nannan; Mei Shuli; Li Xiaofei

文献

J-GLOBAL ID：201602285392645609 整理番号：16A0324691

適応ウェーブレットと偏微分方程式法に基づくイナゴ積の画像雑音除去【Powered by NICT】

Image de-noising of locust sections based on adaptive wavelet and partial differential equation method

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巻： 31 号： 20 ページ： 172-177 発行年： 2015年
JST資料番号： C2454A ISSN： 1002-6819 CODEN： NGOXEO 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：中国語 (ZH)

バッタ微小部画像上における騒音汚染のある画像の取得時に常に避けられない。しかし,バッタ断面画像のノイズ処理に専念した研究は少ない。バッタの断面画像は一般に過剰組織,滑らかな領域と明瞭なエッジを特徴とする。画像のテクスチャ,エッジや雑音は,高周波成分であるため,ウェーブレット変換は,エッジ特徴,すなわちを破壊しない画像における雑音を効率的に除去することに成功できない,それはGibbs’効果とエッジのぼけを引き起こす可能性がある。集合組織の勾配値が小さくなるが,エッジや雑音の勾配値は大きく,偏微分方程式(PDE)の拡散は,集合組織,すなわちを破壊することなく効果的に画像に雑音を取り除くことに成功できないので,それは元の構造詳細を失う傾向にある。そこで本研究では,バッタの断面画像のノイズ,適応ウェーブレットPDE法と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案した。それは,ウェーブレット分解と異方性拡散のすべての利点を有していた。それは構造詳細は保存されたエッジを明らかにすると共に,成功裏に雑音を除去できた。提案したアルゴリズムの手順は次の2段階を含んだ。最初に,sym5ウェーブレットソフト閾値アルゴリズムを用いた画像のウェーブレット分解レベルはノイズ画像のPSNR(ピーク信号対雑音比)の値に応じて適応的に選択した雑音除去およびソフトしきい値はBirge Massartペナルティアルゴリズムにより得られた。さらに雑音除去は,Perona Malik(PM)モデルであり,反復はノイズ画像のPSNR値に従って適応的に選択した,および画像のグレー値のノルムに従って傾斜しきい値で行った。適応ウェーブレットPDEアルゴリズムの実施後,3段階シミュレーション試験は,MATLAB8.2を用いて提案アルゴリズムの有効性を評価するために行った。画像のための最適なウェーブレット分解レベルを決定するために,著者らは,異なるウェーブレット分解レベルにおける画像雑音低減結果を比較した。実験は,ウェーブレット分解レベルは2であるべきであるノイズ画像のためのウェーブレットソフト閾値を用いたことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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農業一般 , 図形・画像処理一般

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