【摘 要】
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侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方
【机 构】
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浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江大学地理信息科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41001227);国家863项目(2009AA12Z222);浙江省攻关项目(2010C33146,2009C33011);教育部博士点基金项目(200803350017);浙江省自然科学基金资助项目(Y5080155,Y5090130)
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侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M(AOS算法)、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.
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