* e/ d( q* q2 E# S4 D [1]霍冠英, 李庆武, 王敏,等. Curvelet域贝叶斯估计侧扫声呐图像降斑方法[J]. 仪器仪表学报, 2011, 32(1):8.
1 H1 L- ]5 T6 p 来自 知网
: [4 X- b4 H9 m4 C : `& ^! i; ~8 Y) R% @) l' L
阅读量： & v# ~/ O- C5 l% x; y: X7 s
150 + n- y! o ~# w- e' `3 j3 e$ [- J
作者： 霍冠英，李庆武，王敏，范习健，范新南) c# p* ^6 a0 A- @; J% r3 u5 U' ~
摘要： % U% G9 d1 V5 ~) Z/ l: \
针对侧扫声呐图像的斑点噪声,提出了一种贝叶斯估计的Curvelet域降斑方法.依据海底 散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布乘性噪声模型.将取对数后的含斑图像进行Curvelet变换,依据噪声系数的瑞利分布,信号系数的高斯分 布,结合贝叶斯理论的最大后验概率估计方法,在近似条件下,得到Curvelet变换域系数估计的理论解析式.采用局部自适应的邻域窗口确定方法,对 Curvelet变换域处理后的系数进行逆变换,再经过指数变换后得到降斑的侧扫声呐图像.实验结果表明,在客观评价指标和主观视觉效果方面,新方法均取 得了优于传统的空间滤波及基于小波的降斑方法的效果. % Y9 h; N4 b. ?# A* j
关键词： 声呐图像；降斑；贝叶斯估计；Curvelet；局部自适应0 \7 v4 {+ `4 T: a& m6 F6 R& S
DOI：
' c8 M# S9 Y3 V CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029 . E1 M4 J( ]5 ?/ q" e, j3 p
被引量： 29
?' n6 ?1 D3 k4 W7 \$ h" \+ n" w2 e4 g: ? 年份： 2011
! ~: O; ]% Z$ K# v. G+ Y) r. w0 Y" @! {2 g! i' B
$ k* z" |( O( v0 N* w
+ \ ^4 V) n. v0 H% s1 e" @7 g* j4 R0 r( ], T, c
| 
