【摘 要】
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随着海洋对人类社会生产生活影响的逐渐深入,以及声纳技术的发展,被称为水下摄像机的图像声纳应用越来越广泛。然而,由于海水的复杂环境和成像系统自身的干扰,接收到的图像数
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随着海洋对人类社会生产生活影响的逐渐深入,以及声纳技术的发展,被称为水下摄像机的图像声纳应用越来越广泛。然而,由于海水的复杂环境和成像系统自身的干扰,接收到的图像数据常常会被噪声污染,因此,对声纳图像进行分析和目标提取,去噪是预处理中必不可少的一步。偏微分方程(PDE)的方法已广泛应用于光学图像去噪,但鲜见于声纳图像去噪。本文尝试将四种基于PDE的模型——PM模型,林石算子模型,ROF模型和You Kaveh模型,引入到声纳图像去噪中。并从根据试验结果,结合声纳图像目标边缘模糊的特点,从两个方面分析比较四种模型的去噪性能。一方面,通过计算四种模型去噪后图像的信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),以及模型作用时间对比其去噪性能;另一方面,本文分别对原始图像,噪声图像和四种模型去噪后的图像进行区域分割,比较算法的保边去噪性能。得到结论:LS模型与ROF模型更适合应用于声纳图像去噪,而实际应用中,需要根据具体工作目的折中选取合适的去噪模型。
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