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《哈尔滨工程大学》 2010年
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声纳图像去噪与分割技术研究

沈郑燕  
【摘要】:声纳图像是声探测中目标回波的数据可视化结果,声纳图像的去噪与分割在后期的目标识别中起着关键作用。由于基于声成像原理,声纳图像拥有自己的特点,这就对去噪和分割提出了一定的前提条件或要求。虽然对于光学图像的去噪和分割已有大量可靠的算法,但研究适合声纳图像的有针对性的处理方法仍是极具应用价值的,本文在这方面进行了有意义的探索。 对于声纳图像去噪,本文选用比较流行的小波分析作为理论基础。首先研究了两种较新的小波框架,一种是兼顾了方向性分析的方向性小波变换,另一种是兼顾了形态学分析的形态小波变换。这些小波变换中,也有已提出多年或非常成熟的,但却鲜有在声纳图像中进行应用和对比。本文通过大量的仿真实验,分别讨论了各种小波变换在声纳图像去噪中的性能,并在形态小波信号分析框架下,推导了基于排序统计滤波器和均值滤波器的形态小波的具体表达式,利用细化步骤和提升步骤改善形态小波分析的性能。在归纳出形态小波声纳图像去噪算法后,对具有代表性的声纳图像进行去噪实验,经过与其他小波去噪算法对比,本文算法在性能上占据优势且快速稳定。其次,在已提出的形态均值小波的基础上,考虑对小波系数进行建模。分析了形态小波域系数的分布,构造了形态均值小波域的隐马尔可夫树模型,并提出相应的去噪算法,对于该算法,本文还进行了简化,得出了有价值的结论。用形态均值小波HMT模型去噪方法对声纳图像进行处理,与经典的小波HMT模型去噪和流行的轮廓小波HMT模型去噪方法做比较,仿真结果验证了本文模型的有效性。 对于声纳图像分割,本文也分为两部分展开研究。首先讨论了水平集理论在声纳图像分割中的应用,系统介绍了基于区域分割的一些活动轮廓模型,包括Chan和Vese提出的PC模型、PS模型,以及Li等提出的基于LBF能量的活动轮廓模型。在Li的模型基础上,本文针对声纳图像的特点做了一定改进,给出一种初始轮廓曲线的定义方法,并提出引入拉普拉斯算子进行水平集演化方向的选择。仿真实验证明,这些改进对声纳图像分割具有重要意义,改进后的算法不仅对噪声不敏感,能准确分割边缘恶化或内容复杂的图像,而且能够区分目标和阴影。其次,本文将基于图论的分割技术引入到声纳图像分割中,对归一化割算法、无需计算特征向量的图割快速算法、标准谱聚类和自调整谱聚类分别进行介绍和应用,并在自调整谱聚类的基础上提出了无监督的声纳图像分割方法。通过预处理步骤和改进相似度函数,本文提出的基于谱聚类的分割算法适于声纳图像处理,基本实现了无监督。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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