基于循环平移和DTCWT的声呐图像滤波方法.pdf

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1、第36卷第6期仪器仪表学报Vol_36No．62015年6月ChineseJourualofScientificInstrumentJun．2015基于循环平移和DTCWT的声呐图像滤波方法木郭海涛，赵红叶，徐雷，焦圣喜，侯一民。(1．内蒙古大学电子信息工程学院呼和浩特010021；2．东北电力大学电气工程学院吉林132012；3．东北电力大学自动化工程学院吉林132012)摘要：声呐图像散斑噪声的存在严重影响声呐图像的人工判读和自动识别。声呐图像散斑噪声滤波是声呐图像处理领域的一个重要难题。双树复小波变换(DTCWT)因其具有近似的平移不变性、良好的方向选择性已被

2、应用于图像滤波。但这种平移不变性的近似性使得DTCWT不能较为彻底地抑制伪吉布斯现象，而导致滤波后图像的边缘存在一定程度的模糊。为了减小伪吉布斯现象和声呐图像边缘模糊，将循环平移与DTCWT结合使用，提出一种基于循环平移和DTCWT的声呐图像滤波方法。实验结果表明，该方法在滤除声呐图像散斑噪声的同时能够较好地保持声呐图像的边缘。关键词：声呐图像；散斑噪声；滤波；循环平移；双树复小波变换中图分类号：TP391．4TH766文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．4050SonarimagefilteringmethodbasedoncycleshiftandDTC

3、WTGuoHaitao一，ZhaoHongye。，XuLei，JiaoShengxi。HouYimin，(CollegeofElectronicInformationEngineering，InnerMongoliaUniversity，HohhotO10021，China；2．ElectricalEngineeringCollege，NortheastDianliUniversity，Jilin132012，China；3．SchoolofAutomationEngineering，NortheastDianliUniversity，Jilin132012，Chi

4、na)Abstract：Thespecklenoiseinasonarimageseriouslydisturbsthemanualinterpretationandautomaticidentificationofthesonarimage．Specklenoisefilteringofasonarimageisacriticaldificultyinthefieldofsonarimageprocessing．DTCWT(dualtreecomplexwavelettransform)hasbeenwidelyappliedinimagefilteringdue

5、toitsapproximateshiftinvarianceandexcellentdirec—tionalselectivity．However，theapproximationofthiskindofshiftinvariancemakestheDTCWTnotcompletelyinhibitthepseudoGibbsphenomenon，whichleadstoacertaindegreeofblurriness013theedgesofthefilteredsonarimage．InordertoreducethepseudoGibbsphenomen

6、onandtheedgeblurrinessofthesonarimage，thispaperproposesafilteringmethodforasonarimagebasedoncycleshiftandDTCWT．Theexperimentresultsshowthattheproposedmethodisabletofilterthespecklenoiseandbet—terpreservetheedgesinasonarimagesimultaneously．Keywords：sonarimage；specklenoise；filtering；cycl

7、eshift；dualtreecomplexwavelettransform像原理导致声呐图像中不可避免地存在散斑噪声。散斑1引言噪声影响声呐图像的对比度，恶化声呐图像的边缘，不利于声呐图像的人工判读和机器识别。声呐图像散斑噪声成像声呐是一种重要且不可替代的水下探测设备，滤波(抑制)是声呐成像和声呐图像处理领域的一个重已广泛应用于水下物体寻找、水下捞救、水下施工、智能要问题，也是一个公认的难题。水下机器人航行与避碰、海底探宝(比如锰结核等)、海声呐图像散斑噪声抑制常用的方法如均值滤波、中洋开发利用以及海洋军事活动(如探测水雷)等。声成值滤波、Lee滤波器、Kua