形态小波域声纳图像去噪算法

被引:10
作者
桑恩方
沈郑燕
卞红雨
葛光涛
机构
[1] 哈尔滨工程大学水声技术国防科技重点实验室
关键词
声纳图像; 图像去噪; 多分辨率分析; 形态小波;
D O I
10.16337/j.1004-9037.2010.03.022
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为解决声纳图像易受噪声污染、对比度降低的问题,提出一种形态小波域图像去噪算法。首先构造了可以用于灰度图像处理的形态中值小波,并在实现完备重构的基础上对中值小波进行了提升;然后利用提升后的形态小波,以移位抽取的方式对声纳图像进行完整的形态多分辨率分析;经阈值处理后,最终通过各重构图像的加权平均得到理想的去噪效果。仿真实验表明,形态小波域去噪算法在去除噪声的同时能完好保留图像边缘等重要细节,与传统的小波阈值去噪方法比较,对比度有所提高,图像更加清晰。
引用
收藏
页码:324 / 329
页数:6
相关论文
共 6 条
[1]   基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法 [J].
王红霞 ;
成礼智 ;
吴翊 .
国防科技大学学报, 2005, (01) :51-54+59
[2]   一种更新提升形态小波图像去噪算法 [J].
任获荣 ;
王家礼 ;
张平 .
西安电子科技大学学报, 2004, (06) :955-958
[3]   一种基于形态小波的在线掌纹的线特征提取方法 [J].
戴青云 ;
余英林 .
计算机学报, 2003, (02) :234-239
[4]   Unsupervised segmentation using a self-organizing map and a noise model estimation in sonar imagery [J].
Yao, KC ;
Mignotte, M ;
Collet, C ;
Galerne, P ;
Burel, G .
PATTERN RECOGNITION, 2000, 33 (09) :1575-1584
[5]   Adaptive morphological representation of signals: Polynomial and wavelet methods [J].
Cha, HT ;
Chaparro, LF .
MULTIDIMENSIONAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 1997, 8 (03) :249-271
[6]  
数字图像处理.[M].(美)RafaelC.Gonzalez;(美)RichardE.Woods;(美)StevenL.Eddins著;阮秋琦等译;.电子工业出版社.2005,