基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪

• 作者: 梁荣华 蔡烜伟 赵冬冬 郭新新 陈朋
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 侧扫声纳 散斑噪声 图像降噪 BM3D
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 69-78
• 页数: 10页
• 分类号: TN911.73|TP391
• 字数: 7747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2020.190580

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁荣华	浙江工业大学计算机科学与技术学院	57	458	12.0	18.0
2	陈朋	浙江工业大学计算机科学与技术学院	41	112	6.0	9.0
3	赵冬冬	浙江工业大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
4	蔡烜伟	浙江工业大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	郭新新	中国科学院深海科学与工程研究所	1	0	0.0	0.0