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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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& f2 d7 W# r- z! z& u. s 阅读量: 1 R8 _, V0 I# i; d' q
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! j3 e- @0 Y( k( M 作者: 霍冠英,李庆武,王敏,范习健,范新南
% P# X2 [9 q, W- A; o 摘要: 1 q! @$ I5 `5 w! ]; U8 o. h
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.
8 I, }! e7 I( h( W; C+ l 关键词: 声呐图像;降斑;贝叶斯估计;Curvelet;局部自适应
' b7 y5 @. A# Y0 F DOI: 5 f+ T4 |7 G3 [
CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029
* m' Z2 ]. S% S& x# C 被引量: 29
# {3 w ]' c" k: C1 }8 b 年份: 2011; o7 q" J d1 T$ K
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