專利名稱：基于雙樹復(fù)小波變換和pca的水下聲納圖像的去噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的去噪方法。
背景技術(shù)：
目前圖像去噪的方法的種類很多，常用的方法例如均值濾波、中值濾波、小波去噪等方法。均值濾波是線性的空間濾波器，它用掩膜確定的鄰域像素的平均灰度值代替圖像中每個像素點的值，這樣的處理減少了圖像灰度的“尖銳”變化，由于典型的隨機噪聲由灰度級的尖銳變換組成，因此經(jīng)過均值濾波的圖像噪聲將會被減少。中值濾波是一種非線性濾波方式，它是將鄰域內(nèi)像素灰度的中值代替該像素的值，它的應(yīng)用非常普遍，對很多種的隨機噪聲都有良好的去噪能力。小波去噪也是應(yīng)用十分廣泛的去噪方法，它將圖像轉(zhuǎn)換至小波域，采用閾值函數(shù)對小波系數(shù)進行處理，達到去噪的目的。但是在圖像的邊緣，紋理等方向性信息保留方面，這些方法的處理效果并不是十分理想。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供能夠在有效去除圖像噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣、 紋理等細(xì)節(jié)信息的基于雙樹復(fù)小波變換和PCA的水下聲納圖像的去噪方法。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的本發(fā)明基于雙樹復(fù)小波變換和PCA的水下聲納圖像的去噪方法，其特征是(1)對水下聲納圖像進行雙樹復(fù)小波變換樹A和樹B分別代表復(fù)數(shù)小波的實部和虛部，它們采用不同的濾波器組，Iitl (η)是樹A的低通濾波器(η)是樹A的高通濾波器， η是濾波器的長度，與之對應(yīng)的尺度函數(shù)(K(t)和小波函數(shù)Vh(t)分別為
權(quán)利要求
1.基于雙樹復(fù)小波變換和PCA的水下聲納圖像的去噪方法，其特征是 (1)對水下聲納圖像進行雙樹復(fù)小波變換樹A和樹B分別代表復(fù)數(shù)小波的實部和虛部，它們采用不同的濾波器組，hdri)是樹A的低通濾波器(η)是樹A的高通濾波器，η是濾波器的長度，與之對應(yīng)的尺度函數(shù)6h(t)和小波函數(shù)Vh(t)分別為
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供基于雙樹復(fù)小波變換和PCA的水下聲納圖像的去噪方法，分為以下步驟對一幅水下聲納圖像應(yīng)用雙樹復(fù)小波變換，將圖像由空間域變換到復(fù)小波域，保持圖像經(jīng)三層雙樹復(fù)小波變換后獲得的低頻近似分量不變，對圖像的高頻分量進行處理，采用PCA方法估計高頻子帶中噪聲的能量，從而確定閾值并采用硬閾值函數(shù)對復(fù)小波系數(shù)進行處理，對處理后的復(fù)小波系數(shù)進行雙樹復(fù)小波反變換，獲得最終去噪后的圖像。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)二維小波缺乏平移不變性和方向選擇性的缺點，更好地捕捉圖像的方向性信息，能夠在去除噪聲的同時，更好地保護圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息。
文檔編號G06T5/00GK102426701SQ201110347609
公開日2012年4月25日 申請日期2011年11月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月7日
發(fā)明者付強, 葉方, 孟霆, 張宗志, 張靜, 李一兵, 李驁, 湯春瑞 申請人:哈爾濱工程大學(xué)