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图像增强是通过改变图像中某类像素的灰度值,以改变图像视觉效果或为有助于机器自动分割。水下红外图像对比度差,干扰强,为了便于人工判读,在保边去噪的基础上还要进行增强处理。将基于粗糙集理论的中值滤波和增强方法应用于水下红外图像处理中,给出了实验结果。结果表明这种方法具有可行性。 相似文献
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声纳具有对大范围水下场景探测的能力,一直以来都是水下设备感知外界环境的重要手段,但由于声纳图像分辨率低,海洋环境噪声干扰较为复杂,所以在诸多方面的应用都受到了限制。文中提出了一种基于马尔可夫随机场和引导滤波的声纳图像去噪与增强方法,使用马尔可夫随机场对声纳图像进行预分割,然后采用中值滤波方法对原始图像进行简单滤波处理,最后将该图像作为引导图像对马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)分割后的图像进行引导滤波实现了对声纳图像的去噪与增强。该方法有效地去除了背景和影子内的噪声,对目标区域内部噪声起到了很好的抑制作用,消除了MRF分割产生的伪轮廓效应,具有较好的边界保持和增强效果。 相似文献
3.
受浑浊水体自身吸收与微颗粒散射的影响,水下光学成像面临成像距离短、像质差等问题。一种基于斯托克斯参量的主动偏振成像模型被应用到水下成像去散射过程中,有效提升了目标成像探测的清晰度。相比于被动偏振成像模型,引入主动光源可以实现对入射光的偏振调制,由此可以充分挖掘目标反射光与介质光的偏振特征差异进而实现分离选通。改进的主动偏振去散射模型利用了目标反射光的偏振共模抑制效应,借助偏振斯托克斯参量 S2 分量实现了介质光偏振角与偏振度全局分布的准确估算。同时引入图像质量评价参数对比度 contrast 作为反馈参量,通过迭代计算实现背景噪声的最大化滤除。不同散射程度、不同类型目标的水下成像实验表明：相比于传统主动偏振成像方法,改进后的成像模型可大幅提升水下目标的图像质量,特别是强散射环境下的图像 contrast 提升超 2 倍以上。该项工作为利用偏振信息进行水下图像去散射与目标重建提供了新思路。 相似文献
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胡红波 《数字海洋与水下攻防》2019,2(5):1-6
针对侧扫声呐图像噪声干扰严重、分辨率低、目标轮廓模糊等特点,提出了一种基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法。首先,根据侧扫声呐图像中水下小目标成像特点,对声呐图像进行滤波及聚类分割,大幅降低图像中噪声;然后,采用斑点检测思想,提取侧扫声呐图像中疑似目标区域;最后,基于自动阈值分割算法对声呐图像进行分割,获取目标区域二值图像,使用二阶矩估计目标尺度,剔除虚假目标,最终实现水下小目标准确检测。实验结果表明：该方法计算速度快、检测成功率高,对侧扫声呐图像中的水下小目标具有良好的检测效果。 相似文献
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利用非抽取小波变换的平移不变性和冗余性的特点,在贝叶斯估计下,结合广义高斯分布(GGD)对小波系数进行建模,构造了一个基于拉普拉斯分布的MapShrink子带自适应图像去噪算法和阈值函数。对HH1子带小波系数进行2j抽取,并估计噪声方差,该算法有效地抑制了伪吉布斯现象。仿真结果表明,利用新算法进行水下红外图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的Bayesian去噪方法。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(3)
针对压缩效率和重建质量无法兼顾的问题,提出一种基于WBCT变换(Wavelet-based contourlet transform)的水下图像高效压缩算法。首先根据水下图像和人类视觉系统的特点,在WBCT变换域提出了一种改进的人眼最小可觉察失真(JND)模型,以自适应去除水下图像中的视觉冗余。然后,对重要的低频系数采用定长量化和无损压缩;而对高频系数,采用基于WBCT树结构的变精度定长量化和位置差降编码策略进行编码。实验结果表明,提出的算法不仅具有较高的压缩效率,而且能获得视觉上较为满意的解码效果,适用于水下图像在甚低比特率下的压缩传输。 相似文献
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基于MRF场的侧扫声呐图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了利用侧扫声呐进行水下目标自动探测和识别,首先必须将声呐图像分为目标高亮区、海底混响区和目标阴影区.由于声呐图像有强背景噪声,传统的图像分割方法显得无能为力,故采用基于MRF场的图像分割方法来准确地分割.根据侧扫声呐目标的成像特点,建立了分割的约束条件;利用阴影与目标的灰度均值比很小这一特点进行初始分割,然后根据分割后目标与阴影的宽度差来剔除虚假目标,由初始分割的结果求得MRF模型初始参数,再采用迭代条件估计得到最终的模型参数和准确的分割结果.由于考虑了相邻像素间的依赖关系,具有抗噪性强、分割效果好的优点,从理论上说是合理的.实测数据分析也证明了这种算法的优越性. 相似文献