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Curvelet域贝叶斯估计侧扫声呐图像降斑方法

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[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.

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来自 知网 5 Z0 E. M+ v" V2 k

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阅读量:

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作者:

霍冠英李庆武王敏范习健范新南 0 Q$ G2 U$ V: K4 p% o

摘要:

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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.

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关键词:

声呐图像;降斑;贝叶斯估计;Curvelet;局部自适应 , L* M3 M2 a$ F

DOI:

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CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029

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被引量:

29- X0 A- c0 S4 h2 O% ~

年份:

2011! f- |& ]2 m" f: b1 L: Q6 } 1 ^7 u/ y; F8 I3 O" R0 B4 ^3 i) \* t0 N r8 m. [. W* Q+ i% } / g3 m; l3 ~! M6 g9 \" s5 Q; d- J
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袁爱忠
活跃在4 天前
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