基于模糊理論與空域相關(guān)濾波的聲圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、聲圖像在人類生活中占據(jù)著十分重要的地位。人類通過對(duì)圖像中信息的理解和分析獲取有用信息，這就要求圖像具有較好的視覺效果和質(zhì)量。但是通過多種途徑獲得的各種聲圖像往往不能滿足需求，其中主要的表現(xiàn)形式為對(duì)比度較低，或是具有大量的噪聲。合成孔徑聲納圖像由于受許多干擾源以及成像和數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)測(cè)量過程中噪聲因素的影響，減低了圖像的對(duì)比度和圖像細(xì)節(jié)的可辨力，為此我們必須尋求合適的圖像增強(qiáng)算法，來提高合成孔徑聲納圖像的對(duì)比度，同時(shí)有效地抑制噪聲。

2、 聲圖像的濾波與增強(qiáng)是圖像處理中重要的過程，通過這樣的預(yù)處理，聲圖像可以獲得更好的視覺效果、得到更突出的圖像特征、為進(jìn)一步的圖像處理做好準(zhǔn)備。目前用于圖像增強(qiáng)與濾波的算法有許多。本論文主要分析了在小波域利用尺度間和尺度內(nèi)小波系數(shù)相關(guān)性的空域相關(guān)濾波算法，以及小波域模糊增強(qiáng)的算法。空域相關(guān)濾波是利用真實(shí)信號(hào)和噪聲信號(hào)在小波分解后不同尺度間存在的不同的統(tǒng)計(jì)特性提出的小波域?yàn)V波算法。在傳統(tǒng)的空域相關(guān)濾波的基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊理論中自適應(yīng)模糊權(quán)重中

3、值濾波，本論文提出了空域相關(guān)濾波的改進(jìn)算法。改進(jìn)算法結(jié)合了不同尺度以及同尺度不同分量中小波系數(shù)的相關(guān)性，通過一種構(gòu)造局部相關(guān)性系數(shù)矩陣的方法獲得對(duì)邊界點(diǎn)和噪聲點(diǎn)更精準(zhǔn)的判斷。另一方面，基于模糊理論的圖像增強(qiáng)算法在空域圖像處理中表現(xiàn)出很好的效果，本論文將該算法應(yīng)用于小波域中對(duì)近似分量的增強(qiáng)。 對(duì)標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行的定量與定性的分析表明，本論文提出的基于空域相關(guān)濾波和模糊增強(qiáng)的圖像預(yù)處理過程可以有效地提高圖像的對(duì)比度，并且降低圖像