海底声纳数据的可视化去噪算法仿真

发布时间：2023-02-20 19:55

　　海底声纳图像是海底探测中目标回波的数据可视化结果,海底声纳图像的去噪结果对后期目标识别具有重要作用。但是采用当前方法进行海底声纳数据去噪时,存在海底声纳数据边缘细节损失严重的问题,为此提出一种基于最小二乘自适应的海底声纳数据的可视化去噪算法。上述算法首先利用最小二乘自适应算法对一维海底声纳图像信号进行去噪处理,通过多次迭代获得滤波器参数,构成滤波掩模,再对二维海底声纳图像进行滤波,对含噪声的海底声纳二维图像进行NSCT分解,获得具有不同方向信息的高低频海底声纳图像,采用中值算法对海底声纳图像高频部分进行滤波,并采用非局部均值滤波处理海底声纳图像低频部分,综合滤波后的高低频海底声纳图像的噪声情况选取阈值,对不同区域的阈值利用不同的因子进行调整完成对海底声纳数据的可视化去噪。仿真证明,所提算法能够有效提高海底声纳数据的去噪效果,且具有较好的可视化效果。

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【文章目录】：
1 引言
2 海底声纳数据的可视化去噪原理
3 海底声纳数据的可视化去噪算法
    3.1 最小二乘滤波海底声纳数据
    3.2 海底声纳数据可视化去噪阈值的选取
4 实验结果与分析
5 结束语



本文编号：3747217