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基于奇异值分解的粮虫图像增强

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘纯利;牟怿;周龙
通讯作者:
Liu, C.(36651897@qq.com)
作者机构:
[牟怿; 刘纯利] Engineering School, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, Anhui, China
[周龙] Department of Electrical and Information Engineering, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
通讯机构:
Engineering School, Anhui Science and Technology University, China
语种:
中文
关键词:
图像处理;图像增强;粮虫图像;奇异值分解;在线检测
关键词(英文):
Image enhancement;Image processing;Online detection;Pest image;Singular value decomposition
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2010
卷:
38
期:
7
页码:
119-121
基金类别:
湖北省自然科学基金资助项目(2003ABA053); 湖北省教育厅青年基金资助项目(Q200618002); 武汉市青年科技晨光计划资助项目(20035002016-09);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
电气与电子工程学院
摘要:
在经典图像增强算法和矩阵奇异值分解的基本理论的基础上,提出了基于奇异值分解的粮虫图像增强算法,该方法没有繁琐的数学变换,实际应用时可以根据需要通过调整高斯噪声的方差来获得不同的图像增强效果,通过增强奇异值矩阵达到增强图像的目的,具有与经典算法相同的功效.通过实验与经典算法对比, Matlab平台的仿真实验表明,该方法对于粮虫图像增强是可行有效的,且简单易行.
摘要(英文):
The basis of classical image enhancement and matrix singular value decomposition are introduced. Then a novel pest image enhancement method based on singular value decomposition is proposed. Without intricate mathematical transform, the variance of Gaussian noise can be modified to obtain different enhancement results to meet the demands. The proposed method is efficient as the classical algorithm. The experiments on Matlab platform manifest that the proposed approach is efficient, feasible an...

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