基于FRIT循环抽样声纳图像去噪新方法

被引:4
作者
尚政国
赵春晖
孙岩
机构
[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
关键词
声纳图像; 图像处理; Ridgelet变换; 小波变换; 循环抽样;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
声纳图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘。对声纳图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳。有限Ridgelet变换(FRIT)能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法。将FRIT处理技术应用在水下声纳图像去噪技术中,基于该方法提出循环抽样FRIT去噪算法,提高了处理结果的信噪比及边缘保持效果。在实验数据比较中,此改进算法优于其它经典方法。
引用
收藏
页码:1 / 3+34 +34
页数:4
相关论文
共 4 条
[1]   基于数学形态学的水声图像处理 [J].
刘晨晨 ;
桑恩方 .
吉林大学学报(信息科学版), 2003, (S1) :52-57
[2]   小波域声纳图像识别 [J].
刘卓夫 ;
桑恩方 .
哈尔滨工程大学学报, 2003, (05) :495-499
[3]   水下动目标近程主动声引信技术研究 [J].
杨崇林 ;
陆善明 ;
姚蓝 .
中国造船, 2000, (04) :79-84
[4]   声纳图象的特性探讨及相关处理 [J].
刘毅 ;
赵建民 .
应用科技, 2000, (08) :24-26