基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪

侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像,所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声,提出了基于自适应三维块匹配滤波(BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SSS图像进行幂变换和对数变换,采用小波变换估计整体图像噪声,同时用局部噪声估计结果更新BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果,选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明,本文改进的BM3D算法能有效地降低SSS图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了6.83%,散斑抑制指数低于传统方法,散斑抑制和平均保存指数至少减少了3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪,对于超声、雷达或OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。