基于小波分析的侧扫声呐信号非线性增强算法

王 磊，金绍华，崔 杨，边 刚，魏 源，3

（1.海军大连舰艇学院 军事海洋与测绘系，辽宁 大连 116018；2.中国人民解放军92763部队，辽宁 大连 116041；3.中国人民解放军 91937部队，浙江 舟山 316002）

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侧扫声呐探测技术是水下目标或海底探测的重要手段之一。由于其独特的成像机制限制和海洋中大量噪声的影响，导致形成图像的质量相对较差，特别是在图像细节方面，对比度低、边缘模糊，这对水下目标识别、分类等影响很大。为此，往往在侧扫声呐图像降噪的同时需要对图像进行增强处理，以突出感兴趣部分信息，获取更好的视觉效果。

图像增强是指有目的地强调图像的整体或局部特征，突出感兴趣的特征，以满足某些特殊分析的需要[1]。传统的图像增强方法主要有空间域增强和频率域增强。空间域增强主要是对图像像素灰度值进行处理，如直方图均衡化[2]、反锐化掩膜[3]等，但利用空间域增强的同时往往也增强了噪声信号，导致图像后期处理困难。频率域增强主要是将图像由时域转换到频域，对频域内系数进行相应处理，达到增强图像目的，如基于傅立叶变换算法、频域同态滤波[4]等，但以上频率域处理方法会造成部分细节丢失。

通过小波变换对小波系数进行处理，在增强图像细节特征的同时抑制噪声是图像增强的有效方法之一，并在红外图像、超声图像处理中得到了广泛应用[5-6]，但在侧扫声呐图像的增强处理中应用的还不多。由于小波变换仅对一维信号中的点奇异特征敏感，只能表达水平、竖直和对角方向上的信息，不能较好表示多维信号中的方向信息，会造成细节部分表现不充分，因此小波变换在多维信号处理当中存在不足。……