水下目标声图像分块自适应降噪技术

"水下目标声图像分块自适应降噪方法通过分析水下目标声图像的机理和统计特性，提出了一种新的降噪策略。该方法利用分块自适应的方法，根据图像区域的方差阈值将声图像划分为信息区和非信息区。在信息区内，应用Surfacelet变换进行三维去噪；而在非信息区，则采用非下采样轮廓波变换进行降噪。实验证明，这种降噪方法能够显著提高图像的峰值信噪比，同时在保持高分辨率的同时保护了图像的细节信息。这种方法结合了像素间相关性和两种变换的移不变性，为后续的图像分割和识别任务提供了良好的基础。关键词涉及信息处理技术、分块自适应、降噪、Surfacelet变换以及NSCT。" 本文探讨的是水下目标声图像的处理技术，重点在于如何有效地去除噪声并保留关键信息。声图像的降噪是水下目标探测和识别中的重要步骤，因为它能够提高图像质量，使得后续的分析和识别更为准确。作者提出的方法基于对声图像的深入理解，通过设置合适的方差阈值来区分图像中的信息区域和非信息区域。 在信息丰富的区域，研究者采用了Surfacelet变换，这是一种适用于多维数据的分析工具，尤其适用于图像处理，因为它能够保持图像的局部特性，同时在频域中进行三维去噪，从而提高图像的信噪比。在非信息区，使用非下采样轮廓波变换，这种变换在保持图像细节的同时，也能有效地去除高频噪声。 实验结果证实了该方法的有效性，去噪后的图像不仅峰值信噪比提升，而且在高分辨率的基础上，图像的细节得到了很好的保护。这表明该方法能够充分利用声图像的统计特性，尤其是像素间的相关性，以及Surfacelet变换和非下采样轮廓波变换的移不变性，为后续的图像分割和识别步骤创造了有利条件。 这篇论文提出了一种创新的水下目标声图像降噪方法，通过分块自适应策略结合不同变换技术，提升了降噪效果，为水下目标的检测与识别提供了更可靠的技术支持。这种方法对于水下环境下的声学成像领域具有重要的理论和实际意义。