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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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来自 知网 ; \9 d1 u& R6 p: N9 D* G

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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, i1 h) b0 U( q7 f0 d# p- u& G( P! y

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9 s3 v7 v- Z" }1 K# `0 A9 c4 L- y

DOI:

' V \5 n! f* u

CNKI:SUN:YQXB.0.2011-01-029

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被引量:

29$ U+ Z. Y: L' L( v+ @

年份:

20115 s8 W, k; r; Y- Q& Z , \5 \9 R# _ x; P( q $ a" u+ |, @/ Z4 G3 w# j2 M0 W/ O! e# ~* [& _% X+ L ; ~3 K8 I8 [) W G
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袁爱忠
活跃在前天 09:46
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