農(nóng)業(yè)圖像NSCT—DWT域自適應濾波增強算法

張倩++張凡

摘要：將非下采樣輪廓波變換（nonsubsampled contourlet transform，NSCT）與離散小波變換（discrete wavelet transform，DWT）相結合，提出了1種針對農(nóng)業(yè)圖像的NSCT-DWT域自適應濾波增強算法。首先對圖像進行NSCT分解與重構獲得空間域原始圖像的背景和細節(jié)圖像；然后將改進的Pal-King模糊增強算法應用于增強背景圖像；對于細節(jié)圖像則進行3層二維離散小波變換，對高頻系數(shù)采用一種基于自適應閾值的改進型閾值函數(shù)模型進行去噪，系數(shù)重構獲得去噪后的細節(jié)圖像；最后對增強后的背景圖像與去噪后的細節(jié)圖像進行疊加。結果表明，該算法對農(nóng)業(yè)圖像處理效果優(yōu)于2類已有的小波閾值去噪算法。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)圖像； 濾波增強；非下采樣輪廓波變換；離散小波變換；閾值函數(shù)模型

中圖分類號：TP391.41；S126 文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）09-0448-02

農(nóng)業(yè)圖像由于受到復雜的成像環(huán)境、成像設備自身缺陷等因素的影響，導致圖像中含有一定程度的噪聲并且對比度不高，影響了圖像的使用。對于該類圖像的處理，主要思路有：（1）去噪。采用去噪算法在空間域或者變換域濾除圖像中的噪聲，如中值濾波[1]、非局部均值濾波[2]、非下采樣輪廓波變換（NSCT）[3]、離散小波變換（DWT）[4]等，該類算法在濾除噪聲的同時，較少地顧及改善圖像的對比度，提高濾波后圖像的視覺效果。（2）增強。采用如直方圖均衡化[5]、模糊增強[6]等方法改善圖像的對比度，突出圖像中感興趣的目標信息，但該類方法很難濾除圖像中的噪聲，且容易在增強圖像的同時放大噪聲。農(nóng)業(yè)圖像作為一種細節(jié)信息較為豐富的圖像，對其進行處理，應當有效兼顧濾波和增強這2個環(huán)節(jié)。因此，結合非下采樣輪廓波變換（NSCT）和離散小波變換（DWT），通過對農(nóng)業(yè)噪聲圖像進行NSCT分解與重構，實現(xiàn)背景圖像和細節(jié)圖像的有效分離，在此基礎上，對2者分別進行模糊增強和小波去噪，將處理后的2類圖像進行疊加，獲得去噪后的農(nóng)業(yè)圖像。

1算法基本原理

相對于DWT來說，NSCT在對農(nóng)業(yè)噪聲圖像分解過程中，能更為有效地捕捉到圖像中的線、面等信息，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像更為稀疏的表達，但具有相當大的數(shù)據(jù)冗余度。DWT對于刻畫圖像中點奇信息是十分有效的，能從水平、垂直、對角等3個方向來刻畫圖像中的高頻信息，盡管其對圖像的稀疏性表達能力略遜于NSCT，但具有較小的數(shù)據(jù)冗余度。因此，構建了NSCT-DWT圖像分析框架，通過對農(nóng)業(yè)圖像進行NSCT變換和逆變換，獲得背景圖像和細節(jié)圖像；然后對細節(jié)圖像采用DWT進行進一步分析。

1.1背景圖像自適應模糊增強

為了更為有效地突顯農(nóng)業(yè)圖像中的細節(jié)信息（如植物的根莖葉邊緣等信息），對Pal-King算法[6]中的模糊隸屬度映射函數(shù)進行改進，改進后的函數(shù)模型定義為：

式中：f′（x，y）為公式（1）中像素點灰度值f（x，y）模糊增強后的結果；T-1（）為模糊逆變換計算函數(shù)。

1.2細節(jié)圖像自適應小波去噪

關于小波閾值函數(shù)模型，學者們提出一些改進型的模型[7-10]，該類函數(shù)去噪模型盡管取得了一些效果，但不足之處在于：（1）自適應不強。函數(shù)模型中加入了調(diào)節(jié)參數(shù)，該類參數(shù)的取值只能經(jīng)過反復試驗獲得，并且對于一類圖像甚至是一幅圖像來說，如此取值可以滿足去噪要求，但對于其余類型圖像，則需要重新確定參數(shù)值。（2）耗時較大。相當一部分去噪模型中融入了諸如指數(shù)、對數(shù)之類的非線性函數(shù)，在逐步提高函數(shù)整體去噪效果的同時，去噪過程的耗時也急劇增大。因此，本研究提出了如下函數(shù)模型：

0|w|≤t1。（12）

1.3算法實現(xiàn)步驟

步驟1：對農(nóng)業(yè)噪聲圖像進行NSCT多尺度分解，得到1幅低頻圖像和1幅帶通圖像；低頻圖像主要包含了農(nóng)業(yè)圖像中背景信息，帶通圖像則包含了農(nóng)業(yè)圖像中圖像輪廓邊緣等細節(jié)信息以及絕大多數(shù)的噪聲信息。

步驟2：對步驟1中獲得的帶通圖像采用一種非下采樣多方向濾波器進行多方向分解，獲得代表各個方向上的農(nóng)業(yè)像高頻信息的方向帶通圖像序列。

步驟3：對步驟1中的低頻圖像繼續(xù)執(zhí)行步驟1和步驟2，完成對圖像更為細致的分解。

步驟4：對上述低頻圖像和帶通圖像分別進行NSCT系數(shù)重構，獲得空間域中的背景圖像和細節(jié)圖像。

步驟5：分別對背景圖像和細節(jié)圖像進行自適應增強和濾波處理，得到處理后的背景圖像和細節(jié)圖像。

步驟6：對經(jīng)過步驟5處理后的背景圖像和細節(jié)圖像進行疊加，得到最終處理后的農(nóng)業(yè)圖像。

2試驗測試

借助MATLAB語言對本算法進行編程，采用1幅水果圖像對本算法去噪能力進行測驗，引入文獻[8]和文獻[10]中的小波閾值去噪算法與本算法進行對比（分別記為算法1、算法2、算法3），試驗結果如圖1所示。采用峰值信噪比（peak signal to noise ratio，PSNR）[11]、平均結構相似度算子（means structural similarity，MSSIM）[12]以及算法耗時對上述試驗結果進行客觀評價，結果見表1。

表1試驗結果的定量評價

噪聲方差PSNR（dB）算法1算法2算法3MSSIM算法1算法2算法3算法耗時（s）算法1算法2算法3525.35125.60826.1880.7010.7760.8343.4746.1924.8231022.30924.88525.5520.6550.7350.7683.6196.7035.0021520.02823.61225.1730.6020.6840.7363.9276.8915.202

就圖像清晰度而言，圖1-d稍優(yōu)于圖1-c這，因為算法2中通過將所有的圖像小波分解系數(shù)分成3類，對于每一類的小波分解系數(shù)設置不同的計算方式進行處理，相對于算法1而言，能夠更為精細地去除殘留在小波系數(shù)中的噪聲信息，但該算法的計算復雜度明顯高于算法1。而圖1-d的清晰程度明顯優(yōu)于圖1-b和圖1-c，主要體現(xiàn)在：（1）圖1-d背景中的噪聲點基本不存在，而圖1-b和圖1-c的背景中仍然存在不同程度的噪聲，該類噪聲的存在影響對圖中枇杷果實信息的準確識別；（2）圖1-d中枇杷果實輪廓基本從噪聲信息中恢復出來，并且圖像的對比度比圖1-a有了明顯提高。endprint

當圖像中的高斯白噪聲方差為5時，3種算法的PSNR和MSSIM指標值相差不大。當噪聲方差達到15時，本算法的PSNR值高于其他2種算法，分別比算法2高1.561 dB比算法1高5.145 dB；本算法的MSSIM值高于其他2種算法，分別比算法2高0.052、比算法1高0.134。對于含有3種不同方差高斯白噪聲的農(nóng)業(yè)圖像去噪耗時來說，本研究算法相對于文獻[12]中的小波閾值去噪算法而言，仍有一定的優(yōu)勢。

3結束語

結合NSCT和DWT，提出了1種農(nóng)業(yè)圖像濾波增強算法。通過對含有不同方差高斯白噪聲的農(nóng)業(yè)圖像進行試驗，主觀分析結果，PSNR、MSSIM以及算法執(zhí)行時間等指標定性、定量證明了本研究算法的有效性。

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