侧扫声呐图像去噪：BM3D方法与瑞利分布应用

"本文介绍了一种基于3维块匹配的侧扫声呐图像去噪方法，即BM3D去燥方法。这种方法主要针对侧扫声呐图像中的混响噪声进行处理，利用瑞利分布来描述噪声特性，并通过幂变换将噪声转化为近高斯分布，以便于使用BM3D滤波器进行高效去噪。" 侧扫声呐图像的3维块匹配降斑方法是针对声呐图像噪声处理的一种技术。与光学图像不同，声呐图像的噪声往往更复杂，因此采用3维块匹配策略可以更好地利用图像的结构相关性和冗余性。瑞利分布被用来建模这种噪声，因为声呐图像的混响噪声通常由两个正交的高斯噪声信号之和的包络所遵循。 在实施BM3D去噪方法时，首先需要建立噪声模型。假设噪声Z服从瑞利分布，噪声模型为含噪图像X等于真实图像C乘以噪声Z。为了使BM3D滤波器发挥最佳效果，需要将非高斯分布的瑞利噪声通过幂变换转化为近似高斯分布。通过选择合适的转换系数v（如0.35），可以使瑞利噪声近似转换为高斯分布。 接下来是BM3D滤波过程，它结合了空域滤波和变换域滤波的优点。BM3D滤波算法分为基本估计和最终估计两个阶段。在基本估计阶段，图像被划分为邻域块并寻找相似块，形成三维矩阵。通过计算欧式距离来确定块之间的相似性，并应用阈值策略进行匹配。在滤波阶段，这些三维矩阵经过变换、阈值收缩和逆变换，生成邻域块的估计值。 BM3D滤波器的核心在于其分组、滤波和聚合的步骤，能够有效去除噪声，同时保持图像的边缘和细节。通过这种方式，可以显著提高侧扫声呐图像的质量，提高后续分析和解读的准确性。 BM3D去燥方法是一种针对侧扫声呐图像噪声的有效处理技术，它利用瑞利分布描述噪声，通过幂变换和3维块匹配的BM3D滤波策略，实现了对噪声的良好抑制，同时保护了图像的结构信息。这种方法在声呐图像处理领域具有重要的应用价值，尤其是在海洋探测、水下地形测绘等领域。