【正文】 age denoising. Wavelet analysis as a new analysis method, the multiresolution characteristics, in the time domain and frequency domain at the same time has good localization characteristics. Practice has proved that wavelet transform is the most powerful image processing tools, has been widely used in fruit image denoising. This article in detail introduced the basic theory of wavelet transform and the principle of fruit image denoising, and studies and analyzes the mon threshold function, thoroughly discusses improved threshold function method, a new image denoising method is proposed. And using the method with traditional method, the simulation experiment through the experimental results verify the feasibility and effectiveness of this algorithm. Keywords:image denoising。圖像去噪的目的是在去除絕大部分噪聲的同時盡可能的保留圖像的細(xì)節(jié)特征，為后續(xù)的處理工作提供方便，因此有必要在對果品圖像進(jìn)行后續(xù)處理之前去噪。 但果品的人工分級容易受人為因素的影響，導(dǎo)致分級的結(jié)果很可能會有一些主觀性 ，從而出現(xiàn)了 效率很低、準(zhǔn)確性差、速度慢等缺點(diǎn)。 1999 年 研究了蘋果 X 射線圖像特征提取 最優(yōu)濾波器的設(shè)計 ,其中使用高斯濾波法和中值濾波法對蘋果圖像去噪， 20xx 年 研究了蘋果圖像中果柄與花萼的提取 , 應(yīng)用常規(guī)方法對圖像去噪， 20xx 年 在研究蘋果多光譜圖像時應(yīng)用常規(guī)的方法對圖像去噪 ； 為了能夠提高在農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖像去噪濾波器的去噪性能以及更好地保留包括果品圖像在內(nèi)的農(nóng)業(yè)圖像里的邊緣信息， 20xx 年 Lawrence 等在分析施肥機(jī)的性能時，運(yùn)用高斯濾波去除化肥散點(diǎn)圖像中的背景噪聲； 20xx年 Yoon 等在用多光譜實時檢測蘋果成熟度時采用了高斯濾波器消去噪聲 。并 利用本文方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了仿真實驗 ， 通過 實驗結(jié)果 驗證了本文算法 的可行性和有效性。,21, ??? ?? aRbaat atba ??? 。二維圖像的這種行、列可分離性簡化了圖像的小波變換 。 （ 2）硬閾值函數(shù) 定義為 ： ????????TkjWTkjWkjWkjW),(,0),(),(),(? （ 32） 其中 T 代表閾值； ),(? kjW 是指小波系數(shù) 。 圖像去噪新 算法描述 針對傳統(tǒng)去噪算法的去噪迷糊與對細(xì)節(jié)保護(hù)不夠等缺點(diǎn)，本文提出了一種改進(jìn)的去噪新算法，具體算法步驟為： 第一步：圖像分解。利用二維離散小波變換的重構(gòu)公式即公式（ 213）對步驟 1 獲取的低頻系數(shù)與步驟 2 中獲取的閾值處理后的高頻分量進(jìn)行反變換，獲得去噪的圖像。常常 在衡量圖像去噪 算法的優(yōu)劣時， 需要 將主觀與客觀兩種標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合起來考慮。 （ 2） 峰值信噪比 PSNR， 在實際應(yīng)用中，峰值信噪比 PSNR 是圖像處理中最常用的圖像質(zhì)量評價的客觀標(biāo)準(zhǔn) ，定義為： ? ? NffPSNR 239。 研究方法 為了客觀地驗證本文算法 在圖像去噪中的正確性和 有效性， 本文采用經(jīng)典的小波變換 方法與本文改進(jìn)方法進(jìn)行比較實驗。 實驗結(jié)果與數(shù)據(jù)分析 下圖 為利用經(jīng)典 硬、軟閾值 方法和本文改進(jìn)方法 對 實驗 圖像進(jìn)行小波去噪 去噪 的實例 對比 效果圖 。 由表 43 本文方法獲取的 均方根誤差 比較低， 均方根誤差 RMSE 相比軟閾值下降了 ％ , 比硬閾值所得結(jié)果下降了 ％，表明了去噪圖像更接近于原圖像 ，去噪效果更加有效；獲取的峰值信噪比較高， 比軟閾值所得結(jié)果提高了 ％，比硬閾值所得結(jié)果提高了 ％，顯然， 本文方法比較更有效地保留了有用信息； 熵 Entropy 相比軟閾值提高了 %，相比硬閾值提高 %，表明了去噪圖像保留了更多的原圖像信息 。 參考文獻(xiàn) [1] Grossman A,Morlet of Hardy functions into square integrable waveletsof constant shape[J]. SIAM .,1984, 15(4):723736. [2] for multiresolution signal deposition:the wavelet representation[J].IEEE Trans. on ,11(7):674693. [3] Vetterli M, Herley C. Wavelet and filter banks: theory and design[J].IEEE Trans. ,40(9):22072232. [4] Steffen P, et of regular Mband wavelet bases[J]. IEEE Trans. Signal Processing, 1993, 41(2): 34973511. [5] Burt P J, Adelson E H. The Laplacian Pyramid as a Compact ImageCode[J]. IEEE Trans. Communications. 1983, 31(4): 532～ 540. [6] 鄭治真 ,沈萍 ,楊選輝 ,等 .小波變換及其 matlab 工具的應(yīng)用 [M].北京：地震出版社，20xx. [7]夏德深 .現(xiàn)代圖像處理技術(shù)與應(yīng)用 [M].江蘇 :東南大學(xué)出版社 ,20xx. [8]周天娟 ,張鐵中 ,楊麗等 .基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的相接觸草莓果實的分割方法及比較研究 [J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 ,20xx,23(9):164168. [9]楊福增，楊亮亮 .基于機(jī)器視覺和 X 射線的蘋果霉心病檢測方法研究 [D].20xx. 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 13 [10]楊福增 ,王崢 ,楊青等 .基于小波變換的 Wiener濾波方法在農(nóng)產(chǎn)品圖像去噪中的應(yīng) 用 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 ,20xx,23(2):145150. [11]楊福增 ,陳麗萍 .基于雜交小波變換的紅棗圖像去噪及缺陷檢測研究 [D].20xx. [12]阮秋琦 .數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) [J].北京：清華大學(xué)出版社， 20xx： 12， 145251. [13]田艷娜，楊福增 .基于雜交小波變換的農(nóng)業(yè)圖像去噪算法研究 [D].20xx(3). [14]羅仲亮，王修信，胡維平 .小波圖像去噪研究方法概述 [J]20xx,11(3):207211. [15]賈永紅 .數(shù)字圖像處理 [M].武漢 :武漢大學(xué)出版社 ,20xx. [16]章毓晉 .圖像 工程 [M]．北京：清華大學(xué)出版社 ,20xx. [17]陳書海 .實用數(shù)字圖像處理 [M].北京 :科學(xué)出版社 ,20xx. 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 14 附錄 1 算法源代碼 1. 硬閾值 Matlab 源代碼 clear clc I=imread(39。per39。 [a3,h3,v3,d3]=dwt2(a2,39。 thr=3*sigma。 cv1=hard_t(v1,thr3)。 ca=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,39。 %指標(biāo) psnr1=psnr(II,I) 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 15 psnr2=psnr(III,I) RMSE1=rmse(II,I) RMSE2=rmse(III,I) Entropy=entropy(III) % boat 2. 軟閾值 Matlab 源代碼 clear clc I=imread(39。per39。 [a3,h3,v3,d3]=dwt2(a2,39。 ch2=soft_t(h2,thr2)。)。 %去噪后的圖像 figure imshow(III)。 I=double(I)。)。 x=3*sigma。 ch2=hard_t(h2,thr2)。 cd3=soft_t(d3,thr1)。sym839。 III=uint8(ca)。 （ 2)軟件環(huán)境： Windows 7 操作系統(tǒng)， Matlab 應(yīng)用