非线性滤波器强化的形态小波声呐图像去噪技术

"结合非线性滤波器的形态小波域声呐图像去噪 (2010年) - 石红, 赵春晖, 沈郑燕" 这篇论文聚焦于声呐图像去噪领域，针对现有的去噪方法在保留图像边缘细节方面的不足，提出了一种新的方法，即结合非线性滤波器的形态小波域去噪技术。声呐图像在海洋探测、水下目标识别等方面起着重要作用，但往往受到噪声的影响，导致图像质量下降，因此有效的去噪方法至关重要。 在论文中，作者首先介绍了形态小波的概念，这是小波理论与形态学理论的结合，能够在多尺度上同时考虑形状和结构信息。在形态小波完备重构的条件下，作者构建了二维形态中点小波，这是一种能够更精细捕捉图像边缘和结构特征的工具。 接着，为了增强去噪效果，论文提出对形态中点小波的细节分析算子进行多重化处理，通过这样的处理，可以提高对图像微小特征的识别能力。此外，他们采用了取中值的更新提升方案来改进信号分析算子，这种方法能有效地抑制噪声而不失真地保留图像细节。考虑到形态小波可能会引入“块状效应”，即图像被分割成不连续的区域，论文中采用了图像平均处理方法，以平滑过渡区，减少块状现象，提高图像的整体连贯性。 实验部分，作者在多种背景环境下进行了仿真对比实验，对比了提出的形态中点小波去噪方法与其他传统小波去噪方法的性能。结果显示，所提方法在多项评估指标上均表现出优越性，包括信噪比（SNR）、边缘保持能力等，这证明了新方法的可行性和实用性。 关键词涵盖了声呐图像去噪、形态小波、非线性滤波器和中点滤波器，这些都是该研究的核心技术。中图分类号将其归类为工程技术类，文献标志码为A，表明这是一篇具有学术价值的研究论文。 该论文提出的结合非线性滤波器的形态小波域声呐图像去噪方法，不仅在理论上创新了去噪技术，而且在实际应用中显示出了显著的优势。这种方法对于提高声呐图像的质量，进而提升水下探测和识别的准确性，具有重要的科学和实践意义。