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一种基于小波图像分解的侧扫声纳电源周期性噪声的去噪方法

发布时间:2021-11-20 03:37
  该算法将小波分解方法用于侧扫声纳图像去噪的领域,提出了更加适合声纳电源所产生的周期性斜纹噪声的去噪方法。其过程是将带噪声图像经小波变换得到小波分解系数,利用分解系数的阈值筛选噪声点位置,筛选出的位置经形态学以及空间变换等修正后,以邻近点像素值替代该位置像素值,其余点判别为非噪声点,像素值保持不变,至此完成小波分解图像去噪。针对此类周期性条纹噪声,相较于常用去噪方法均值滤波、中值滤波等,在去噪效果和保证目标区域清晰度方面,该方法具有两大明显优势,去噪效果显著,同时完好的保留了原图像中感兴趣的部分,例如目标区域,轮廓,纹理等,为后续的特称提取、图像识别奠定了很好的基础,效果理想,实用性强。 

【文章来源】:数字技术与应用. 2020,38(05)

【文章页数】:3 页

【部分图文】:

一种基于小波图像分解的侧扫声纳电源周期性噪声的去噪方法


横向分解图像

纵向分解,横向分解,图像


纵向分解图像

中值滤波,模板


3 中值滤波(7×7模板)


本文编号:3506487

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