【摘 要】
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【目的】使用改进的自适应高斯滤波算法对农作物叶片病虫害图像进行降噪处理,为叶片病虫害图像提供前期预处理的优化手段,从而提高诊断的准确性。【方法】通过计算图像像素矩
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学生命科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41601454);吉林省教育厅高校创新团队项目(2017C038);秸秆生物学与利用教育部重点实验室科研项目(2019-39)
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【目的】使用改进的自适应高斯滤波算法对农作物叶片病虫害图像进行降噪处理,为叶片病虫害图像提供前期预处理的优化手段,从而提高诊断的准确性。【方法】通过计算图像像素矩阵区域内中心点邻域方差与二维高斯滤波函数的比值,确定高斯标准差,动态生成高斯卷积核,从而形成改进的自适应高斯滤波算法,对病斑图像进行降噪平滑处理;然后分别模拟不同噪声强度,比较算法的降噪效果;最后通过峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)定量计算改进前后高斯滤波算法的优化程度。【结果】首先,使用MATLAB2
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