基于NSCT的偏微分方程的水下图像去噪算法和研究
近年来,海洋资源的开发和利用已经成为我国经济发展的重要组成部分。在海洋监测与开发上,水下图像处理与识别已逐渐成为一个海洋研究的热点方向。由于拍摄环境复杂,水下图像往往失真严重,水的吸收作用将导致传输过程中光线衰减,水的散射作用又会使整个成像呈现雾化效果。因此,有效地去除水下图像的噪声,最大限度的还原出原始图像,已经成为水下图像处理的一个重要的研究课题。本文在深入研究水下后向散射噪声模型的基础上,对比分析了几种典型的偏微分方程去噪模型,提出了结合非下采样Contourlet变换、自适应全变差去噪模型和巴特沃斯高通滤波器来去除水下图像中噪声的算法。工作主要有以下几个方面: 1、对水下成像系统及水下后向散射噪声模型进行了深入研究。根据水下光传播和水下成像系统的特性,分析了水下图像降质的原因,并深入研究了水下图像的退化模型,分析导致图像退化的前向散射和后向散射的传递函数。 2、利用偏微分方程去除水下图像噪声的算法研究。详细阐述几种偏微分方程的基本原理,包括P-M非线性扩散模型、Cattle选择平滑模型、退化扩散模型、四阶PDE去噪模型、全变差去噪模型、自适应全变差去噪模型,简单分析了各种模型的优缺点,并给出了几种典型偏微分方程去噪模型仿真结果,对实验结果进行了分析和比较。 3、提出了非下采样Contourlet变换、自适应全变差去噪模型和巴特沃斯高通滤波器相结合的水下图像去噪方法。阐述了Contourlet变换和非下采样Contourlet变换的结构和原理,并对巴特沃斯高通滤波器作了分析,针对水下图像噪声的特点,利用巴特沃斯高通滤波器来平滑水下图像低频部分的后向散射噪声。结合非下采样Contourlet变换与自适应全变差模型在图像去噪中的优点,提出了非下采样Contourlet变换下自适应全变差模型和巴特沃斯高通滤波器相结合的水下图像去噪算法,进行了试验中各个参数的算法验证,给出了仿真结果。实验表明,本文提出的算法能够有效地去除水下图像中的噪声,提高了图像的清晰度和峰值信噪比。
水下图像;自适应全变差;巴特沃斯高通滤波器;偏微分方程;去噪算法
中国海洋大学
硕士
电子与通信工程
葛玉荣
2012
中文
TP391.41;TP301.6
61
2012-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）