Daubechies小波在水下图像去噪中的应用与性能验证

本文主要探讨了"基于Daubechies小波的水下图像去噪方法研究"，针对海洋开发时代的需求，自主式水下机器人(AUV)在海洋探测和开发中扮演着重要角色，其性能的提升依赖于高质量的图像处理。水下图像因受到水体的吸收、散射效应以及光照条件的限制，常常存在严重的噪声问题，包括非均匀亮度、细节模糊和低信噪比，这直接影响到后续的图像识别和理解。 Daubechies小波是一种多分辨率分析工具，在信号处理领域中被广泛应用，特别是在图像去噪方面。本文研究了多种基于Daubechies小波的域值去噪方法，具体包括软阈值去噪法、硬阈值去噪法、软硬阈值折衷法以及模平方法。这些方法旨在通过对小波系数进行有效的滤波，减少噪声的影响，提高图像的清晰度和对比度。 软阈值去噪通过平滑系数并保留大于阈值的部分，而硬阈值则直接设置小于阈值的系数为零，这两种方法在一定程度上平衡了噪声去除与图像细节保留之间的矛盾。软硬阈值折衷法则是结合两者优点，通过权衡策略来进一步优化去噪效果。模平方法则是通过模运算来抑制噪声，保持信号部分不变。 作者何炜在指导下进行了实际的水下图像测试，结果显示提出的去噪算法在实际应用中具有良好的实用性和有效性。这些研究成果不仅提高了水下图像的质量，也为后续的图像处理和模式识别奠定了基础。因此，本研究对于提升自主式水下机器人的工作效率和智能化水平具有重要意义，对于推动海洋开发和环境保护具有长远的科学价值。