Curvelet变换在水下声纳图像去噪中的应用研究

"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。