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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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阅读量:

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作者:

霍冠英李庆武王敏范习健范新南 # _6 L, E! u4 I. \5 X; ^: }- u

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5 w4 r3 K0 Q2 j

DOI:

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CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029

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被引量:

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年份:

2011 + l. K( y" c! g& s+ _% c% z2 D& { ^3 P* h. H" v , D* g3 F6 ]6 S 8 c) R7 q# K4 Z9 i
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袁爱忠
活跃在4 天前
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