Curvelet变换在水下声纳图像去噪中的应用研究
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更新于2024-08-07
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"基于Curvelet变换水下声纳图像去噪研究 (2007年) - 尚政国,赵春晖,冯敏"
本文主要探讨了一种利用Curvelet变换进行水下声纳图像去噪的新方法。水下声纳图像在实际应用中常常受到各种噪声的影响,如海洋环境噪声、设备自身噪声等,这些噪声会降低图像的质量,影响对水下目标的识别和分析。传统的去噪方法,如Ridgelet变换,虽然在直线边缘检测方面表现出色,但在处理图像中的曲线特征时则显得力不从心。
Curvelet变换是一种多尺度分析工具,它结合了小波变换的局部化特性和方向敏感性,同时增加了对曲线结构的适应性。与小波变换相比,Curvelet变换更擅长捕捉图像中的曲线特征,因此在处理具有复杂几何形状的图像时,如水下声纳图像,其优势更为明显。在水下声纳图像去噪中,Curvelet变换能够更好地保持图像的边缘细节,减少噪声的同时避免边缘模糊,提高图像的清晰度和可读性。
文章中提到,通过对比实验,应用Curvelet变换处理的水下声纳图像在去噪效果上优于Ridgelet变换。实验输出数据的比较显示,采用Curvelet变换的方法在保留图像重要信息和去除噪声方面取得了较好的平衡,这对于水下探测和识别任务至关重要。
此外,论文还可能涉及了以下几点:
1. Curvelet变换的理论基础:包括其数学定义、变换特性以及如何构建多尺度、多方向的Curvelet系数。
2. 去噪算法的实现:详细描述了如何应用Curvelet变换进行图像去噪,可能包括阈值选择、系数处理等步骤。
3. 实验设计与结果分析:对比了不同变换方法下的去噪效果,可能通过一些量化指标如信噪比(SNR)、保真度(PSNR)等来评估。
4. 应用前景与挑战:讨论了这种方法在实际水下声纳系统中的应用潜力,以及可能遇到的技术挑战。
这篇论文为水下声纳图像处理领域提供了一个新的视角,即利用Curvelet变换来改进图像去噪效果,尤其对于处理复杂边缘和曲线结构的图像有显著优势。这为后续研究和实际应用提供了有价值的参考。
2021-06-12 上传
2021-10-01 上传
2021-09-11 上传
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