专利名称：基于双树复小波变换和pca的水下声纳图像的去噪方法
技术领域：
本发明涉及的是一种图像处理技术领域的去噪方法。
背景技术：
目前图像去噪的方法的种类很多，常用的方法例如均值滤波、中值滤波、小波去噪等方法。均值滤波是线性的空间滤波器，它用掩膜确定的邻域像素的平均灰度值代替图像中每个像素点的值，这样的处理减少了图像灰度的“尖锐”变化，由于典型的随机噪声由灰度级的尖锐变换组成，因此经过均值滤波的图像噪声将会被减少。中值滤波是一种非线性滤波方式，它是将邻域内像素灰度的中值代替该像素的值，它的应用非常普遍，对很多种的随机噪声都有良好的去噪能力。小波去噪也是应用十分广泛的去噪方法，它将图像转换至小波域，采用阈值函数对小波系数进行处理，达到去噪的目的。但是在图像的边缘，纹理等方向性信息保留方面，这些方法的处理效果并不是十分理想。
发明内容
本发明的目的在于提供能够在有效去除图像噪声的同时较好地保留图像的边缘、 纹理等细节信息的基于双树复小波变换和PCA的水下声纳图像的去噪方法。本发明的目的是这样实现的本发明基于双树复小波变换和PCA的水下声纳图像的去噪方法，其特征是(1)对水下声纳图像进行双树复小波变换树A和树B分别代表复数小波的实部和虚部，它们采用不同的滤波器组，Iitl (η)是树A的低通滤波器(η)是树A的高通滤波器， η是滤波器的长度，与之对应的尺度函数(K(t)和小波函数Vh(t)分别为
权利要求
1.基于双树复小波变换和PCA的水下声纳图像的去噪方法，其特征是 (1)对水下声纳图像进行双树复小波变换树A和树B分别代表复数小波的实部和虚部，它们采用不同的滤波器组，hdri)是树A的低通滤波器(η)是树A的高通滤波器，η是滤波器的长度，与之对应的尺度函数6h(t)和小波函数Vh(t)分别为
全文摘要
本发明的目的在于提供基于双树复小波变换和PCA的水下声纳图像的去噪方法，分为以下步骤对一幅水下声纳图像应用双树复小波变换，将图像由空间域变换到复小波域，保持图像经三层双树复小波变换后获得的低频近似分量不变，对图像的高频分量进行处理，采用PCA方法估计高频子带中噪声的能量，从而确定阈值并采用硬阈值函数对复小波系数进行处理，对处理后的复小波系数进行双树复小波反变换，获得最终去噪后的图像。本发明克服了传统二维小波缺乏平移不变性和方向选择性的缺点，更好地捕捉图像的方向性信息，能够在去除噪声的同时，更好地保护图像的边缘、纹理等细节信息。
文档编号G06T5/00GK102426701SQ201110347609
公开日2012年4月25日 申请日期2011年11月7日 优先权日2011年11月7日
发明者付强, 叶方, 孟霆, 张宗志, 张静, 李一兵, 李骜, 汤春瑞 申请人:哈尔滨工程大学