7 ?- r: f: P$ N' ]1 d3 w o: L$ b [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.
8 L9 h- Z+ A1 X 来自 知网
- ^) H/ t7 e# t; b9 X2 f$ |
, B& l. o' X7 T I( N 阅读量: ' e7 [/ `0 {" G2 A+ H$ D
150 . x! {$ V0 |9 h2 O+ x3 L( r
作者: 霍冠英,李庆武,王敏,范习健,范新南
% P) l( g: m- T7 {7 ~' x0 D9 I 摘要: 0 T5 \- y. p* N6 F2 L/ b' S: }$ U
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. f" E. X/ p% z5 _
关键词: 声呐图像;降斑;贝叶斯估计;Curvelet;局部自适应
. d, n& A) O/ P; L: \( i DOI:
! J6 ?7 Y1 M# I9 S1 K3 c/ g, z" n CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029
( T- S/ X1 C+ [, b9 d5 c 被引量: 29' {- c( x8 `2 ~& ~! b, `
年份: 2011
* Q. v y, [/ b7 }+ T$ X G: M7 Z3 `' E- h/ K
; g8 O# r0 h/ Z+ X9 E0 i; x& J9 T
' z, ?! Z5 W4 z3 {! M7 ~* s( r
|