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基于偏微分方程改進(jìn)模型的聲吶圖像增強方法研究

發(fā)布時間:2020-05-14 18:36
【摘要】:海洋探索是近年來自然科學(xué)界的研究熱點,由于海洋環(huán)境的特殊性,各種聲吶設(shè)備成為了海洋及其資源開發(fā)與利用的重要工具。聲吶圖像能夠直觀的反映水下環(huán)境的情況,為科研工作的開展提供便利,然而受到成像方式、水聲信道和環(huán)境噪聲等因素的影響,根據(jù)回波強度獲得的聲吶圖像往往伴有噪聲和灰度分布異常的問題。為了后續(xù)目標(biāo)識別,圖像判讀等工作的進(jìn)行,必須要對聲吶圖像進(jìn)行降噪和灰度均衡化的處理。基于偏微分方程(PDE)的圖像降噪方法目前已在光學(xué)圖像中得到廣泛應(yīng)用,但其在聲學(xué)圖像上的應(yīng)用和相關(guān)研究相對較少。一方面,本文在對PM模型、TV模型、正則化PM模型和四階YK模型等經(jīng)典偏微分降噪模型研究的基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)了擴散函數(shù)和門限的PDE模型,并對這些模型在聲吶圖像上的降噪效果仿真實驗,對比各模型的降噪效果;另一方面,對聲吶圖像增強中常用的直方圖均衡化、航向列灰度改正、Retinex增強和基于PDE的灰度均衡方法進(jìn)行研究,通過在偏微分灰度均衡方程中添加方向擴散項的方式,實現(xiàn)了降噪與灰度均衡在一次處理中的同步進(jìn)行,并用聲吶圖像進(jìn)行仿真實驗對比各方法對灰度分布異常的改善情況。在對比評價各方法對聲吶圖像質(zhì)量的改善程度時,結(jié)合主、客觀圖像質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn),對多幅圖像的增強效果綜合分析,還利用湖試和水池實驗中實測獲得的真實聲吶圖像進(jìn)行降噪和灰度均衡效果的驗證。最后得到結(jié)論:TV模型和正則化PM模型較適用于聲吶圖像降噪,而改進(jìn)的PDE降噪模型對于被嚴(yán)重污染的圖像有較好的降噪效果;添加方向擴散項的改進(jìn)PDE灰度均衡方法能在保持圖像邊緣細(xì)節(jié)的同時,實現(xiàn)降噪和灰度均衡化,對聲吶圖像的增強效果更好。實際應(yīng)用中,還應(yīng)結(jié)合具體的增強需求和圖像特征,權(quán)衡選擇最合適的增強方法。
【圖文】:

模型曲線,模型曲線,門限,全變分


圖 3.1 不同擴散門限下的 PM 模型曲線決 PM 模型“階梯效應(yīng)”的缺陷,就需要改進(jìn)擴散函數(shù)以及擴散門限K 的設(shè)定方式。3.2 TV 模型圖像的特征通過其包含的各種突變所表現(xiàn)出來,圖像的紋理和邊緣等局部區(qū)域內(nèi)度變化明顯的即為突變。如果降噪算法以圖像梯度變化的二范數(shù)2 u 來作為平滑的考指標(biāo),就會造成降噪算法對于包括噪聲和邊緣等大梯度部分的低寬容度,這與保護(hù)像結(jié)構(gòu)的降噪處理前提相矛盾。對于這一問題,利用能夠度量圖像的梯度值的一階范 u 取代二階范數(shù)來進(jìn)行含噪圖像的全變分最小化,就能實現(xiàn)圖像的降噪目的,這誕生了一類基于整體全變分(TV)的平滑模型。Rudin、Osher 和 Fatemi 在 1992 年提了一種新觀點,向原始 TV 模型中加入了拉格朗日算子,通過這一改進(jìn)得到了正則化全變分 ROF 降噪模型[19]。本文對全變分 TV 模型的研究將圍繞 ROF 模型進(jìn)行。3.2.1 TV 模型的降噪算法與原理

曲線,擴散模型,自適應(yīng),擴散系數(shù)


和b 之間的部分,擴散系數(shù)為 ()1g u和 ()2g u 的均值;大于等于 b 的部分,置為 0。以 a = 10 ,b=40,K=20為例,其擴散系數(shù)與梯度的關(guān)系如圖 3.2 所示由圖 3.2 可以看出,當(dāng)梯度幅值小于 10 時,說明該區(qū)域為圖像的平坦區(qū)域,擴為 1,濾波強度較大;在區(qū)間 (1 0,40)時,擴散系數(shù)按照式(3-24)的函數(shù)曲線,,隨著圖像區(qū)域特征變化而變化;當(dāng)梯度大于 40 時,說明擴散已到達(dá)圖像邊系數(shù)強制設(shè)為 0,不進(jìn)行擴散濾波,從而徹底保護(hù)圖像邊緣結(jié)構(gòu)。在這一方法
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP391.41;O175.2

【參考文獻(xiàn)】

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4 李海森;周天;徐超;;多波束測深聲納技術(shù)研究新進(jìn)展[J];聲學(xué)技術(shù);2013年02期

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2 董嬋嬋;基于偏微分方程圖像降噪算法的研究與分析[D];中北大學(xué);2016年

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本文編號:2663772

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