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Curvelet域贝叶斯估计侧扫声呐图像降斑方法
引用本文:霍冠英,李庆武,王敏,范习健,范新南.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).
作者姓名:霍冠英  李庆武  王敏  范习健  范新南
作者单位:河海大学计算机与信息学院,常州,213022
基金项目:国家自然科学基金,疏浚技术教育部工程研究中心开放基金,中央高校基本科研业务费专项基金
摘    要: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.

关 键 词:声呐图像  降斑  贝叶斯估计  局部自适应

Side-scan sonar image despeckling based on Bayesian estimation in curvelet domain
Huo Guanying,Li Qingwu,Wang Min,Fan Xijian,Fan Xinnan.Side-scan sonar image despeckling based on Bayesian estimation in curvelet domain[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2011,32(1).
Authors:Huo Guanying  Li Qingwu  Wang Min  Fan Xijian  Fan Xinnan
Affiliation:Huo Guanying,Li Qingwu,Wang Min,Fan Xijian,Fan Xinnan(College of Computer and Information,Hohai University,Changzhou 213022,China)
Abstract:A curvelet domain method based on Bayesian estimation is proposed for side-scan sonar image despeckling.A multiplicative speckle noise model of Rayleigh distribution is established according to seabed scattering model.Sonar images are decomposed in curvelet domain after logarithmic transform.In curvelet domain,according to Rayleigh distribution of noise and Gaussian distribution of signal,the theoretical expression of coefficient estimation is obtained using maximum a posteriori estimation of Bayesian theor...
Keywords:Curvelet
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