基于奇异值分解的粮虫图像增强
Enhancing pest image by singular value decomposition作者机构：安徽科技学院工学院安徽凤阳233100 武汉工业学院电气信息工程系湖北武汉430023
出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))
年 卷 期：2010年第38卷第7期
页 面：119-121页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：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)
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.
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