【摘 要】
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针对草坪杂草图像前景与背景灰度相近导致图像前景难以识别的问题,本研究提出一种基于局部密度的Retinex增强算法.首先,为了突出图像前景,平滑杂乱背景,利用局部方差对图像进行预处理.其次,为了更准确地得到所需部分像素的空间信息,利用多阈值分割和开运算差分将像素分为前景、背景和待细分像素3类,利用局部密度提取待细分像素的空间信息.最后,为了融合局部密度信息,采用Sigmoid函数优化反射分量灰度变换系数,得到增强图像.结果表明,本研究算法增强效果良好,能有效扩大杂草与草坪草的灰度差,抑制背景噪声,峰值信噪比
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏无锡214122;江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
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针对草坪杂草图像前景与背景灰度相近导致图像前景难以识别的问题,本研究提出一种基于局部密度的Retinex增强算法.首先,为了突出图像前景,平滑杂乱背景,利用局部方差对图像进行预处理.其次,为了更准确地得到所需部分像素的空间信息,利用多阈值分割和开运算差分将像素分为前景、背景和待细分像素3类,利用局部密度提取待细分像素的空间信息.最后,为了融合局部密度信息,采用Sigmoid函数优化反射分量灰度变换系数,得到增强图像.结果表明,本研究算法增强效果良好,能有效扩大杂草与草坪草的灰度差,抑制背景噪声,峰值信噪比相对传统Retinex算法提高24.23％.
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