小波域声呐图像自适应增强

声呐图像受噪声污染严重、对比度低,给后期的定位识别带来不便,而传统的处理方法容易造成边缘模糊.针对这一问题,提出了一种图像自适应增强算法.该算法利用形态小波对声呐图像进行自适应的多分辨率分析,分别增强不同尺度上的信号或细节,通过多通道重构图像的加权实现去噪和对比度提高.仿真结果表明该算法快速有效,对高斯噪声和冲击性噪声都具有较好的鲁棒性,处理后的声呐图像边缘细节信息保留完好,得到了理想的增强效果.     

基于声纳图像的水平集分割算法研究

针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题,提出了一种改进的水平集声纳图像分割方法。介绍了LBF能量模型,借鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带来的负面效应,利用形态学顶帽—底帽变换对声纳图像进行预处理,并在此基础上进行无需初始化的水平集分割。进行仿真对比实验,实验结果显示:与LBF能量模型相比,改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。     

基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统

针对声呐图像检索的实际需求,设计基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统。对声呐图像进行分割,产生n个子区域;计算例图与图像库中各个图像子区域之间的互信息,结合声呐图像目标物体的特点,对区域互信息进行加权;取加权区域互信息中的最大值作为图像互信息,并照其大小进行图像排序,经门限处理后,将排在前面的图像作为检索结果输出。仿真实验结果表明:基于最大加权区域互信息的检索方法更加适用于声呐图像检索,尤其是在处理两幅背景相同前景不同或者前景相同背景不同的图像时更有优势。     

基于Ncut的声呐图像谱抠图分割

针对目前谱图理论应用于声呐图像分割时,效果不够理想的问题,提出一种结合Ncut和谱抠图的声呐图像分割方法.该方法首先通过形态学变换对声呐图像进行预处理,降低复杂背景对分割结果的影响;其次,引入数字抠图技术,通过改变Ncut算法中的拉普拉斯公式得到用于分割的图像透明度估计;最后,通过透明度处理得到最终的声呐图像分割结果.仿真实验证明了所提算法的有效性,与传统的谱图分割方法相比,没有对声呐图像的背景进行分割,并准确提取出了目标区域,得到了更理想且更细致的声呐图像目标分割结果,有利于后期识别.     

形态小波域声呐图像谱聚类去噪算法研究

针对声呐图像噪声污染严重的问题,在基于形态小波的声呐图像去噪方法中引入了谱聚类算法以实现低信噪比下图像的去噪.给出基于形态中点小波的声呐图像去嗓法,在此基础上引入谱聚类的概念,针对谱聚类能快速实现数据分类的特点,对形态中点小波分解后的高频小波系数进行分类,使得包含噪声与细节信号部分的小波系数得以分离.对分离后的两类小波...     

形态小波域声纳图像去噪算法

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.     

基于OpenGL的多波束剖面声纳数据3D可视化

多波束剖面声纳接收数据的可视化一般用2D矩形图或扇形图进行显示。针对上述情况,提出一种基于OpenGL的3D数据显示方法。该方法将接收数据进行小波分解,把处理后的数据作为纹理按时间帧映射于3D坐标系中,通过设置透明度消除遮挡,从而将不同时间信息的数据融合在同一个3D场景中,以提高成像的空间感。     

基于雁群优化的声呐图像快速阈值分割方法

针对声呐图像阈值分割中,直接阈值法分割效果不理想而复杂阈值法运算效率低的问题,提出一种基于雁群优化算法的快速分割方法。该方法结合声呐图像的特点,根据先验知识截取部分灰度-梯度二维直方图,对其进行最大熵分割,通过计算熵值确定最佳阈值,并在寻找最佳阈值的过程中,引入雁群优化算法进行提速。实验结果表明,该方法用于声呐图像分割时,能够得到较理想的分割效果,同优化前相比,分割速度提高了10倍以上。     

PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究

偏微分方程方法在光学图像去噪中已有很多成功的应用,但用于声纳图像去噪的情况还不多见。针对声纳图像受噪声污染严重的问题,将偏微分方程原理引入到声纳图像去噪中,重点讨论了两种偏微分方程模型:ROF模型和四阶扩散模型。基于这两种模型对声纳图像进行去噪处理,仿真实验证明了偏微分方程去噪算法的有效性,并对比分析了两种模型的去噪性能。ROF模型适用于低信噪比条件下的声纳图像处理,而四阶扩散模型在高信噪比条件下,能够很好地保持图像边缘,但当噪声污染严重时,其去噪后的SNR比ROF模型去噪低了近10 dB,不利于声纳图像处理。     

一种高鲁棒性的声呐图像信息隐藏方法

在图像信息隐藏算法中,借鉴扩频技术的原理将秘密信息分散到载体声呐图像的各个频率,使个别频段的损失不会影响对嵌入信息的提取;在此基础上引入差错控制编码,提出一种结合人眼视觉感知特性的SIIH算法,从而提高水下图像隐蔽通信的鲁棒性。仿真试验表明,该方法能够实现较为理想的声呐图像信息隐藏,而且由于信号经过伪随机序列扩频后随机分布在各个频段中,其特性与白噪声相似,有助于信息嵌入的隐蔽性和鲁棒性,一定程度上提高了系统的抗干扰能力。