结合非局部先验性与加权核范数最小化的声纳图像去噪

• 作者: 唐玉波 孙裕超 石建飞
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 声纳图像去噪 非局部先验性 核范数最小化
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 声学基础
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|U666.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16311/j.audioe.2020.07.005

摘要

如何快速有效地抑制声纳图像的噪声,是声纳图像目标识别系统需要解决的关键问题之一.为了解决基于加权核范数最小化的声纳图像去噪过程中易带来过平滑的问题,融合数字图像非局部先验知识,提出了结合非局部先验性与加权核范数最小化的声纳图像去噪算法.首先,利用声纳图像的非局部先验信息建立限制条件,形成基于非局部先验性的矩阵加权核范数最小化的去噪原理模型.其次,交替迭代求解图像噪声模型,重构得出噪声去除后的声纳图像.试验结果表明:提出的算法不仅能够有效减弱声纳噪声,还能够有效改善图像感官效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石建飞		14	0	0.0	0.0
2	唐玉波		1	0	0.0	0.0
3	孙裕超		3	3	1.0	1.0