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几种中值滤波在海底小目标声呐图像增强中的应用_论文


第3 l卷第 3期  2 1 年 6月  01 东 北 电 力 大 学 学 报  Vo . 1 31. .   No 3 J u n l fN rhatD a lUnv ri   o r a O   o tes  ini ies y     t Jn 2 1 u ..01  文 章 编 号 :0 5—2 9 ( 0 1 0 0 3 10 92 2 1 )3— 0 8—0  4 几 种 中值 滤 波在 海 底 小 目标 声 呐  图 像 增 强 中 的 应 用  郭 海涛 , 陈  洁 , 洋 宏2 蔡   ( . 北电力大学 电气 工程学 院, 1东 吉林 吉林 12 1 ;. 3 02 2 吉林 财经学校 , 吉林 吉林 12 1 ) 3 0 3  摘  要: 阐述 了传统 中值滤 波、 于粗糙集 理论 的中值滤波、 基 排序 自 应中值滤波 ( ak r r  . 适 R n.d e A  o ed d p v  d nFl r gR MF 和多级 中值 滤波等几种中值滤波算法 , 考察 了它们在抑 制海底小 目标  a f eMei   iei , A ) i a tn 并 声呐 图像 噪声 中的应 用。实验 结果表明 , 传统中值滤波 抑制噪声 的能 力较强 , 保边能力较 差 ; 但 而基 于  粗糙 集理论 的 中值 滤波 、A F和多级 中值滤 波的保边性 能较 好 , 抑制 噪声 的能力均 不及传 统 中值  RM 但 滤 波。   关 键 词: 中值滤波 ; 噪声 ; 呐图像  声 文献标识码 :   A 中 图分 类 号 : ' 5   r 2 I P7 图像在其形成 、 传输 、 变换以及终端处理中 , 经常会受到各种噪声的干扰而降质 , 影响图像 的识别、   判读。在各种噪声 中, 尖脉冲噪声是常见的一种。由于水声环境的复杂性 、 水声传播的多途效应 , 海底  小目 标声呐图像与光学 图像相 比, 干扰更强 , 有尖脉冲噪声 , 也有散斑噪声 。散斑噪声与尖脉冲噪声是  不同性质的两类噪声 , 但其在声呐图像视觉效果上的表现 比较相近。对 于品质恶劣的海底 小 目标声呐  图像 , 尖脉冲噪声和散斑噪声的抑制显得更为重要 。   噪声抑制最主要的问题是如何在抑制噪声 的同时保持图像边缘 , 即保边降噪问题 。中值滤波 由著  名学者 T ky 17 年提出【 , ue 于 94 l 因其较均值滤波等有较好 的保边性能而成为抑制尖脉冲噪声的最主要    J 手段。中值滤波方法一提出就因其具有对尖脉冲的良好抑制能力 , 在平滑加性噪声 时能保持信号 的边  缘特征等优点而得到广泛的研究 , 目前国内已有相关方面文献数百篇。学者们对中值滤波在抑制尖脉  冲噪声方面的研究工作较多地集 中在对传统 中值滤波方法的改进 , 以进一步改善其保边 降噪效果。中   值滤波的研究文献很多 , 国内就有数百篇之多。本文的工作是考察几种常用 的中值滤波在抑制海底小  目标声呐 图像尖脉 冲噪声和散斑噪声 中的应用 , 进行 比较研究。   1 传 统 中值 滤 波  传统 中值滤波是用邻域点的中值代替该点的数值 ,   即 g , = e ,,, , () M [  …    , d :  ] ) 运算 。   收 稿 日期 : 0 1一 4—2  21 o 2 (  1 ) 式中:( Y 为( Y 点的中值滤波的输出 , 一  为点 ( ) 及其邻域 , e 表示取集合元素的中值  g ,)  ,)   ,  ,) , Md 基金项 目: 国家 自然科学基金( 170 0 ; 4 0 66 ) 东北 电力大学博士科研启动基金 ( SX 2 10 ) B J M一 0 0 1  作者简 介 : 郭海涛( 9 5 , , 16 一) 男 黑龙江省安达市人 , 东北电力大学电气工程学院教授 , 博士 , 主要研究方向 : 图像处理 、 模式识别 、 信  号处理 、 电力信息分析与处理 、 电气设备监测等.   第 3期   郭 海涛等 : 几种 中值滤波在 海底 小 目 声呐图像增 强中的应 用 标   3  9 2 几 种 改 进 的 中值 滤 波    2 1 一种 基于 粗糙 集理 论 的 中值滤 波  .   一 种用粗糙集 ( 亦称粗集 ) 理论对中值滤波进行改进的方案如下 ’   引: 设 处 理 图像 , 的可 移动 窗 为 M  M, 中心像 素 坐标 为 (, , i  ) 定义 处理 图像 可移 动处 理 窗 中等 价 关系  为  R: ,)一 (,)I I Y 厂i     ≥D,   () 2  式 中 i ) 中心像素的灰度值 , Y   √是 ( )∈W,  , W是处理窗, D是预定义门限 , 尺 ( 代表了窗内一定  则 一 ) 存在灰度突变, 一 ) 以定义为整个处理窗 , R ( 可 代表可能含有灰度突变 。 令在处理窗  中满足这一等价  关系 尺的像素数 目为  , 则每个处理窗口内可定义近似精度:   r   1f    ,   I   一  l   一  』』 r  d() cd 一 )/a 尺 () = ,   = a  ( 1 rl 一 l      rI   cd     (  3 ) 由于在给定处理窗 内出现多个噪声点的可能性很 小 , 随着处理窗中灰度突变点数 目 增加 , 该处理窗中灰  度突变点为边缘的可能性增加 , 为噪声的可能性减少 ; 反之 , 随着处理窗中灰度突变点数 目减少 , 灰度突  变点为噪声的可能性增加 , 为边缘的可能性减小  。 J 因此 , ( d  )可作为判断灰度突变点是噪声 还是边    缘 的测 度 。   设处理图像可移动窗  中像素灰度均值为  ,)将处理窗中像素分为两个子集合 , 中一个子集  _。 『 其 合代表灰度值大于处

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