王海华;朱梦婷;王丽燕;梅树立

中国农业大学信息与电气工程学院;中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

块排序;图像降噪;杂草识别;算法复杂度;图像延拓

农业图像采集过程中,环境因素常会带来噪声干扰,图像噪声又会对最终信息的分析结果带来影响,因此降噪对提高农业图像处理质量具有重要意义。基于块排序的非局部均值算法是一种有效的图像降噪方法,但是存在处理时间长,对大图像的处理内存要求高等问题。提出了分块优化方法,首先对大图像进行了适应于图像纹理丰富度的图像分块研究,然后分别对每个图像块进行处理。针对处理后的图像块再组合引起的边界效应,采用图像延拓的方法,有效地消除了边界影响,提高了图像降噪效果。实验结果表明,对于一般的硬件设备,改进的块排序非局部均值降噪算法能够快速处理农业中常用的图像。对于尺寸大小为512像素×512像素图像,当噪声标准偏差为50,分块数为16时,改进后的块排序降噪方法能够有效处理噪声图像。分块数为64时的处理速度是分块数为16时的1.89倍。