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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 9 y4 L) f4 ]/ S6 f/ ~$ ~: A9 d

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4 B4 Z- h; k, `7 |; F D

DOI:

1 c% K/ ~ x: C/ n

CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029

3 Z: p- o+ J5 L. E2 _

被引量:

29 B# v& K* j; I) ^% N/ N5 P& s/ C X& q: H

年份:

20116 s' y; h q! G# O. S! s 2 Y" n, h+ k6 b4 ]) m" n 7 u8 w( l: A2 ^7 | w! A2 h6 K$ P2 _, o' g; f, s 0 p: Q: {# v$ Y, C
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袁爱忠
活跃在3 天前
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