—种基于小波图像分解的侧扫声纳电源周期性噪声的去噪方法

韩冷 强发军 倪旭 韩文华 刘骁 陈思峰

摘要：该算法将小波分解方法用于侧扫声纳图像去噪的领域，提出了更加适合声纳电源所产生的周期性斜纹噪声的去噪方法。其过程是将带噪声图像经小波变换得到小波分解系数，利用分解系数的阈值筛选噪声点位置，筛选出的位置经形态学以及空间变换等修正后，以邻近点像素值替代该位置像素值，其余点判别为非噪声点，像素值保持不变，至此完成小波分解图像去噪。针对此类周期性条纹噪声，相较于常用去噪方法均值滤波、中值滤波等，在去噪效果和保证目标区域清晰度方面，该方法具有两大明显优势，去噪效果显著，同时完好的保留了原图像中感兴趣的部分，例如目标区域，轮廓，纹理等，为后续的特称提取、图像识别奠定了很好的基础，效果理想，实用性强。

关键词：侧扫声纳图像;斜纹噪声;小波变换;形态学;空间变换;临近像素替代

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0121-03

1简介

声纳系统已经广泛应用在各种水下设备中，在军事船舶中更是发挥着重要的作用，声纳系统是船舶获取目标信息的主要手段。声纳图像是目标回波的可视化信息，由于侧扫声纳电源的干扰，声纳图像中存在周期性条纹噪声，给后续的分析工作带来困难，所以有效的去除噪声便成了准确获取信息的必要工作。声纳图像与传统光学图像的成像机制，成像环境不同，不能直接利用后者方法，所以本文提出一种针对声纳图像的去噪算法。……