【摘 要】
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提出一种基于改进的P-M模型的声呐图像散斑噪声抑制方法。改进的P-M模型中,当图像梯度模值在小波阈值范围之内时,扩散函数为经典P-M模型中扩散函数与指数函数的加权之和。应
【机 构】
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内蒙古大学电子信息工程学院,东北电力大学电气工程学院,佛山市供电局
【基金项目】
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国家自然科学基金(41076060);吉林省自然科学基金(20130101056JC);内蒙古大学高层次人才引进科研启动基金(135123)资助项目
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提出一种基于改进的P-M模型的声呐图像散斑噪声抑制方法。改进的P-M模型中,当图像梯度模值在小波阈值范围之内时,扩散函数为经典P-M模型中扩散函数与指数函数的加权之和。应用改进的P-M模型抑制海底小目标声呐图像的散斑噪声,并与用经典P-M模型、中值滤波、Wiener滤波处理后的结果比较。在散斑噪声抑制方面,改进的P-M模型较经典P-M模型效果好,较中值滤波、Wiener滤波有优势;在图像边缘保持方面,改进的模型优于经典P-M模型、中值滤波、Wiener滤波。实验表明,经改进的P-M模型抑制散斑噪声后的图像的峰值信噪比超过26 dB,边缘保持度超过98%。
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