基于脊波變換域BDND的農(nóng)作物圖像改進(jìn)中值濾波算法

摘要：實(shí)地獲取農(nóng)作物圖像對(duì)于農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)以及病蟲害進(jìn)行監(jiān)測(cè)具有重要作用，對(duì)此，結(jié)合脊波變換這一多尺度圖像分析方法，在圖像脊波變換域引入了邊界判別噪聲檢測(cè)方法（Boundary discrimination noise detection，BDND），對(duì)經(jīng)典中值濾波算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于脊波變換域BDND改進(jìn)的中值濾波算法。該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行多尺度脊波變換，獲得了低頻和高頻分解圖像，考慮到低頻圖像的視覺特征，采用同態(tài)濾波方法進(jìn)行增強(qiáng)處理；然后對(duì)高頻圖像結(jié)合區(qū)域灰度值分布特征，設(shè)定2個(gè)自適應(yīng)閾值，將經(jīng)過2次噪聲檢測(cè)后處于該2個(gè)閾值間的像素點(diǎn)標(biāo)記為非噪聲點(diǎn)，對(duì)其余像素點(diǎn)分別進(jìn)行中值濾波；最后，對(duì)視覺效果改善的低頻圖像和濾波后的高頻圖像進(jìn)行逆脊波變換。分別采用C++語言對(duì)中值濾波、脊波域閾值去噪以及本文算法進(jìn)行編程試驗(yàn)。結(jié)果表明，本文算法對(duì)于農(nóng)作物圖像的濾波效果稍優(yōu)于其余2種方法。

關(guān)鍵詞：農(nóng)作物圖像；脊波變換；邊界判別噪聲檢測(cè)方法；中值濾波；同態(tài)濾波；C++語言

中圖分類號(hào)：S126；TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）13-3468-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.13.051

各類農(nóng)作物圖像因成像光照不足，而出現(xiàn)圖像對(duì)比度較低的現(xiàn)象，圖像中感興趣的目標(biāo)信息不明顯；此外，圖像拍攝后在傳輸、解碼過程中也不可避免地會(huì)混入一些隨機(jī)噪聲。上述因素決定了對(duì)于實(shí)地獲取的各類農(nóng)業(yè)圖像進(jìn)行預(yù)處理十分必要。近年來，學(xué)者們借鑒已有的大量計(jì)算機(jī)圖像處理算法，針對(duì)各類農(nóng)業(yè)圖像，提出了一些卓有成效的方法，如毛麗民等[1]基于FPGA研究了水果圖像增強(qiáng)方法；王曉虹等[2]將脊波變換域維納濾波相結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果圖像的有效濾波；楊福增等[3]將小波變換應(yīng)用于增強(qiáng)農(nóng)業(yè)圖像，取得了較好效果。該類方法分別將圖像噪聲濾除和對(duì)比度改善拆分成2個(gè)方面分別加以研究，不利于提高圖像的處理效果。因此，鑒于脊波變換具有較好的圖像多分辨率分析功能[4]，本研究將脊波變換與改進(jìn)中值濾波相結(jié)合，以茶作物圖像為例，對(duì)農(nóng)作物圖像處理方法進(jìn)行研究。

1 方法原理

1.1 中值濾波算法改進(jìn)方案

圖像中的像素點(diǎn)被噪聲污染后，其像素灰度值相對(duì)于其余像素點(diǎn)灰度值來說，會(huì)發(fā)生很大的變化（變大或變小），即像素點(diǎn)灰度值發(fā)生異常，特別是圖像中受到椒鹽噪聲污染時(shí)，受到污染的噪聲像素點(diǎn)會(huì)發(fā)生巨大的變化（灰度值急劇變大或者變小）。基于這一原理，中值濾波算法通過將濾波區(qū)域限定于以噪聲點(diǎn)為中心一定尺寸的范圍之內(nèi)，通過將該范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)的灰度值按照大小生成灰度值序列，將位于該序列中間位置的灰度值用來替換受噪聲污染的像素點(diǎn)灰度值，以完成濾波[5]。該算法的處理結(jié)果充分顧及了圖像中像素點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性，具有較高的濾波效率。該算法盡管對(duì)于受到噪聲污染的像素點(diǎn)能夠進(jìn)行高效濾波，但是在濾波過程中，通常是對(duì)圖像中所有像素點(diǎn)分別進(jìn)行處理，從而導(dǎo)致圖像中相當(dāng)一部分并未受到噪聲污染的像素點(diǎn)被當(dāng)做噪聲點(diǎn)被濾除，最終導(dǎo)致經(jīng)過中值濾波后的圖像丟失了大量信息，降低了圖像后續(xù)判讀、分析的價(jià)值。

針對(duì)中值濾波的上述缺陷，本研究提出了一種改進(jìn)方案，即通過對(duì)該算法添加一套噪聲檢測(cè)環(huán)節(jié)，預(yù)先對(duì)圖像中各像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行有效判別，將受到噪聲污染的像素點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行中值濾波，不但可提高濾波效率，而且有助于大幅度改善濾波后圖像的視覺效果。邊界判別噪聲檢測(cè)方法（BDND）通過設(shè)定2個(gè)自適應(yīng)閾值t1，t2，將圖像中像素點(diǎn)劃分成3類：①低灰度值像素點(diǎn)群，灰度值區(qū)間為[1，t1]；②中等灰度值像素點(diǎn)群，灰度值區(qū)間為（t1，t2）；③高灰度值像素點(diǎn)群，灰度值區(qū)間為[t2，255]。BDND方法在噪聲檢測(cè)過程中，對(duì)于落入[0，t1]和[t2，255]內(nèi)的像素點(diǎn)均標(biāo)記為噪聲像素點(diǎn)，從而提高了圖像中噪聲像素點(diǎn)的識(shí)別效率。基于上述改進(jìn)方案，引入邊界判別噪聲檢測(cè)方法（BDND）[6]來對(duì)中值濾波算法進(jìn)行改進(jìn)，具體步驟如下：

步驟1：對(duì)圖像中處于（i，j）位置的像素點(diǎn)是否受到噪聲污染進(jìn)行判別，以該點(diǎn)為中心，取大小為7×7的濾波區(qū)域，將該區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值按照大小排列，得到集合{V（x）}（x為區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，此處x=49）；

步驟2：獲取集合{V（x）}灰度中間值Vmed（x），以及對(duì)應(yīng)的索引值Vmed；

步驟3：按照V′（i）=V（x+1）-V（x）的計(jì)算方法分別計(jì)算集合{V（x）}中相鄰灰度值的差，將所有差值組成一新的集合{V′（i）}（i為集合中元素?cái)?shù)目，此處i=48）；

步驟4：在集合{V′（i）}中，在索引區(qū)間[0，Vmed）上找到該集合中對(duì)應(yīng)的最大值，并將該值與集合{V（x）}中處于相同位置的灰度值設(shè)定為閾值t1；在索引區(qū)間[Vmed，i]上，找到{V′（i）}集合中對(duì)應(yīng)的最大值，并將該值與集合{V（x）}中處于相同位置的灰度值設(shè)定為閾值t2；

步驟5：濾波區(qū)域（大小為7×7）中，若位于（i，j）位置的像素點(diǎn)灰度值處于區(qū)間[t1，t2]內(nèi)，則將該像素點(diǎn)標(biāo)記為疑似非噪聲點(diǎn)，反之標(biāo)記為疑似噪聲點(diǎn)；

步驟6：將濾波區(qū)域大小縮減成3×3，重復(fù)進(jìn)行步驟2至步驟4，若位于（i，j）位置的像素點(diǎn)仍被標(biāo)記為疑似非噪聲點(diǎn)，那么該像素點(diǎn)即可認(rèn)為沒有受到噪聲的污染；否則，則將該像素點(diǎn)標(biāo)記為噪聲點(diǎn)，采用5×5大小的濾波窗口進(jìn)行中值濾波；

步驟7：重復(fù)執(zhí)行步驟1至步驟5，完成圖像中所有像素點(diǎn)的判別。

1.2 中值濾波改進(jìn)方案實(shí)例說明

設(shè)一幅圖像受到隨機(jī)噪聲的污染，取其中大小為7×7任意區(qū)域，對(duì)本研究中值濾波改進(jìn)方案進(jìn)行實(shí)例說明。該區(qū)域組成的灰度值矩陣如下：

A= 62 70 63 55 13 1 7 72 65 92 103 110 125 63 25 78 53 111 203 152 79111 103 171 249 110 67 59 71 68 92 87 132 103 100 15 53 65 79 107 38 175 48 51 72 89 35 71 60

按照“1.1”提出的思路，具體步驟如下：

1）將矩陣A中除中心像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行大小排序，即得到集合{V（48）}={1，7，13，15，25，35，38， 48，51，53，53，55，59，60，62，63，63，65，65，67，68，70， 71，71，72，72，78，79，79，87，89，92，92，100，103，103， 103，107，110，110，111，111，125，132，152，171，175，203，249}，即可得到該集合的灰度中值為72，對(duì)應(yīng)的索引值Vmed=25；

2）計(jì)算集合{V（48）}中相鄰灰度值的差值，得到集合{V′（48）}={6，6，2，10，10，3，10，3，2，0，2，4， 1，2，1，0，2，0，2，1，2，1，0，1，0，6，1，0，8，2，3，0，8，3，0，4，3，0，1，0，14，7，20，19，4，28，46}。

3）在集合{V′（48）}中，索引區(qū)間[0，25）上的最大值為10，此時(shí)對(duì)應(yīng)了集合中3組數(shù)據(jù)，即：15與25；25與35；38與48，按照取小原則，在索引區(qū)間的最大值認(rèn)為由集合中{V（48）}15與25作差產(chǎn)生，于是可得閾值t1為15；在索引區(qū)間[25，48]上的最大值為46，即由集合{V（48）}中203與249作差產(chǎn)生，即閾值t2為203。

4）由此可見，矩陣A的中心像素點(diǎn)灰度值為249，不處于區(qū)間[15，203]上，則將該點(diǎn)標(biāo)記為疑似噪聲點(diǎn)；

5）將矩陣A尺寸縮減為3×3，得到一新矩陣：

A′= 53 111 203171 249 110 92 87 132

同理可以得到又一組閾值t′1，t′2，兩者所組成的閾值區(qū)間為[53，203]，可見，矩陣中心點(diǎn)的灰度值仍不屬于該區(qū)間，因此可以將該像素點(diǎn)標(biāo)記為噪聲像素點(diǎn)，對(duì)該點(diǎn)采用窗口大小為5×5的中值濾波算法進(jìn)行處理。

2 算法思路及試驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 算法思路

經(jīng)過上述分析，本研究將改進(jìn)后的中值濾波引入到脊波變換域中，以茶作物圖像為例，探討農(nóng)作物圖像處理方法，思路如圖1所示。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

為了對(duì)本研究所提出的茶作物圖像處理算法的有效性進(jìn)行測(cè)試，并與相關(guān)算法進(jìn)行比較，采用C++語言分別對(duì)中值濾波、脊波變換域閾值去噪算法[2]以及本研究算法分別進(jìn)行編程試驗(yàn)，結(jié)果見圖2。由圖2可知，對(duì)含有30%隨機(jī)噪聲的茶作物圖像（圖2b）分別進(jìn)行中值濾波和脊波域閾值去噪算法[2]處理，結(jié)果分別如圖2c和圖2d所示，圖2中盡管葉片從噪聲中分離出來，但葉片信息與背景信息對(duì)比度不強(qiáng)，并且圖中依然存在大量噪聲。圖2e為本研究算法處理的結(jié)果，可以看出，一方面圖中噪聲絕大部分已經(jīng)不存在；另一方面葉片邊緣清晰，且背景具有較高的對(duì)比度。這是因?yàn)楦倪M(jìn)中值濾波算法成功引入了BDND方法，通過對(duì)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行有效判斷，提高了濾波的針對(duì)性，使得濾波后圖像中諸如葉片邊緣等目標(biāo)信息依然保持完好。

以上從視覺效果對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，以下通過定義峰值信噪比（Peak signal noise to ratio，PSNR）[7，8]這一通用的圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)對(duì)上述試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行客觀評(píng)估。該指標(biāo)通過計(jì)算處理后的圖像與原始圖像之間的差值來對(duì)處理后圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，即PSNR值越大則說明處理后的圖像與原始圖像差別越小，處理后的圖像質(zhì)量則越高。PSNR評(píng)估結(jié)果如表1所示。

由表1可知，對(duì)含有不同程度隨機(jī)噪聲的茶作物圖像處理，本研究算法的PSNR值均高于其余兩者，說明該算法的有效性。另外，特別是圖像中含有30%的隨機(jī)噪聲時(shí)，脊波域閾值去噪算法[2]的PSNR值高于中值濾波，從這個(gè)角度講，前者處理后的圖像清晰度要優(yōu)于后者處理后的圖像，但從圖2c和圖2d可知，兩者均有一定程度的模糊，肉眼無法區(qū)分兩者的差別。由此看來，只有將主觀和客觀方法相結(jié)合才能對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。

3 小結(jié)

針對(duì)農(nóng)作物圖像，為了提高判讀和分析價(jià)值，以茶作物圖像為例，提出了一種脊波變換域BDND改進(jìn)中值濾波算法。該算法通過對(duì)脊波變換后得到的高頻圖像采用基于BDND改進(jìn)的中值濾波算法進(jìn)行濾波，對(duì)脊波變換后得到的低頻圖像采用同態(tài)濾波進(jìn)行增強(qiáng)，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)逆脊波變換。理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)于農(nóng)作物圖像的處理取得了一定的效果。

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