水声图像去噪方法研究

发布时间：2020-03-21 19:30

【摘要】：随着人们不断增加对海洋环境的探索,图像作为获取信息的重要途径之一,水声图像处理也就逐渐成为研究方向,在国防军事、民事工程方面有着重要的意义和价值。不同于光学图像,声纳成像通常受到比较严重的噪声影响,水声图像常常表现出分辨率低、对比度低、目标边缘模糊等特点。如何有效抑制图像噪声是研究的重点和难点,也是正确进行后续图像分析和理解的基础。本文主要针对水声图像分辨率低、边缘模糊特点,围绕如何提高声纳图像去噪性能的同时保持边缘细节信息这一问题展开讨论,以建立多种海域水声图像噪声模型为基础,对水声图像不同去噪方法进行研究,形成针对广泛环境适用的能获得较高的去噪能力和保边能力的方法。主要研究内容如下:环境噪声和混响噪声对应的声纳图像噪声模型建立。分别讨论了不同海域中影响声纳成像的主要噪声的形成机制和特性。根据环境噪声模型和混响噪声的散射模型,分别建立了服从高斯分布的声纳图像高斯噪声模型以及服从瑞利分布的声纳图像乘性噪声模型。变换域去噪方法研究。针对不同海域在变换域角度将低秩分解的去噪方法应用在声纳图像去噪上,通过Matlab实验仿真发现随着迭代次数的增加,去噪能力增强但目标模糊不能较好维持目标的边缘细节。空间域去噪方法研究。为了克服低秩分解方法对水声图像去噪后图像边缘模糊的缺点,将空间域中保边去噪较经典的双边滤波、引导滤波和加权最小二乘滤波方法应用到了不同海域声纳图像去噪中。通过实验仿真给出在不同海域不同噪声方差下每种滤波方法的去噪效果图,并通过主观评价和客观评价数据两个方面对比评判三种滤波方法图像去噪的质量,比较分析三种滤波方法中去噪性能和保边能力更适用于声纳图像去噪的方法,结果显示不同海域引导滤波更优良的去噪能力和边缘细节信息保持能力。改进的低秩分解方法研究。结合空间域中引导滤波良好的去噪性能和保边能力的特性,提出了引导滤波方法和低秩分解结合起来的声纳图像去噪方法并分析参数优化了该方法的性能,通过实验仿真和其他的去噪方法进行定性定量的对比分析,结果表明这种改进的去噪方法能够克服低秩分解的缺点,在提高声纳图像去噪性能的同时保留目标轮廓和边缘信息,提高视觉效果。
【图文】：

不同类型声纳图像

海底散射空间几何图
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;U666.7

【参考文献】

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本文编号：2593824