【摘 要】
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对虫害环境下植物图像的复原,对分析病源有着重要的意义。受到病虫侵害的植物图像在像素破坏程度、破坏区域的关联性上与破坏前都有着较大的差别。传统的图像复原技术都是根据图像损坏后的平滑程度完成恢复的。但是,病虫害的发生大大破坏了植物图像的平滑度,破坏了关联性,导致像素重构过程失败,复原存在困难。提出引入逆滤波算法的植物图像复原方法,在像素约束条件下得到植物图像的能量空间分布情况,对待复原的植物图像进行增
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目（201363）, 吉林农业大学青年基金（201326）
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对虫害环境下植物图像的复原,对分析病源有着重要的意义。受到病虫侵害的植物图像在像素破坏程度、破坏区域的关联性上与破坏前都有着较大的差别。传统的图像复原技术都是根据图像损坏后的平滑程度完成恢复的。但是,病虫害的发生大大破坏了植物图像的平滑度,破坏了关联性,导致像素重构过程失败,复原存在困难。提出引入逆滤波算法的植物图像复原方法,在像素约束条件下得到植物图像的能量空间分布情况,对待复原的植物图像进行增强处理,对植物图像进行正则化参数选择和噪声变量统计,降低了对噪声先验知识的依赖性,针对破坏像素求解,对不
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