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文檔簡介
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)測量過程中噪聲因素的影響,減低了圖像的對比度和圖像細(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比度,同時有效地抑制噪聲。
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??沼蛳嚓P(guān)濾波是利用真實(shí)信號和噪聲信號在小波分解后不同尺度間存在的不同的統(tǒng)計特性提出的小波域?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)用于小波域中對近似分量的增強(qiáng)。 對標(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比度,并且降低圖像
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