) l7 ]- N, d$ n/ u& c) S% p [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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2 l, a% v2 H4 a0 F/ ~ 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:
$ v. j, z4 c- L! e 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. 2 `+ o& g7 ^, L
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 2 e& p% M v0 O0 ]% z
被引量: 29$ U+ Z. Y: L' L( v+ @
年份: 20115 s8 W, k; r; Y- Q& Z
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