1、聲納圖像處理是海洋研究開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù),在經(jīng)濟(jì)軍事等方面都有著重要的研究價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,而光學(xué)圖像處理中的一些算法并不能簡單在聲納圖像處理中得到有效應(yīng)用,因此對(duì)聲納圖像處理的研究是緊迫而有價(jià)值的。本文針對(duì)聲納圖像不同于光學(xué)圖像的基本特征展開討論,主要圍繞以下幾個(gè)問題進(jìn)行研究:問題一:提高聲納圖像去噪性能的同時(shí)不破壞物體邊緣;問題二;獲取清晰、可靠、全面的聲納圖像:問題三:準(zhǔn)確分割聲納圖像;問題四:準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)聲納圖像的檢索、識(shí)別、跟蹤等后期處

2、理,并針對(duì)這四個(gè)問題在四個(gè)章節(jié)中一一給出相應(yīng)的解決方案,研究了聲納圖像的去噪、融合、分割和檢索,通過大量的仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的可行性、有效性和可靠性。
　　 對(duì)于聲納圖像的去噪部分,本文以在光學(xué)圖像領(lǐng)域中比較流行的小波域圖像去噪方法為中心進(jìn)行探討。首先,介紹兩種較新的小波形式——超小波和形態(tài)小波,并將超小波中的輪廓波和表面波、形態(tài)小波中的形態(tài)哈爾小波和形態(tài)中值小波應(yīng)用在聲納圖像去噪中,以探討其性能是否如在光學(xué)圖像去噪中有效

3、;其次,在形態(tài)小波完備重構(gòu)條件下,將非線性濾波器中的中點(diǎn)濾波器與形態(tài)小波相結(jié)合,構(gòu)建了形態(tài)中點(diǎn)小波,并利用多重化、提升、增強(qiáng)等手段對(duì)形態(tài)中點(diǎn)小波進(jìn)行強(qiáng)化處理,使其去噪性能更加優(yōu)異;最后,將各種小波變換應(yīng)用在聲納圖像去噪中進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文所提算法不僅擁有更加優(yōu)異的去噪性能,而且在保邊能力上更加突出。
　　 對(duì)于聲納圖像的融合部分,本文探討的是是否可以通過融合的手段使所獲聲納圖像更加清晰、準(zhǔn)確、可靠,仍舊是以光學(xué)領(lǐng)

4、域中比較流行的小波域圖像融合方法為中心進(jìn)行探討。首先,將超小波中的脊波和曲波、以及小波包應(yīng)用在聲納圖像融合中,雖然這些算法在光學(xué)圖像領(lǐng)域中已經(jīng)比較成熟,但是聲納圖像融合的應(yīng)用卻很少,本文探討了這些算法在聲納圖像融合中的適用情況;其次,源于小波包的思想,本文提出了形態(tài)小波包的概念,結(jié)合去噪部分構(gòu)建的形態(tài)中點(diǎn)小波,建立了形態(tài)中點(diǎn)小波包,將其應(yīng)用在聲納圖像融合中,與現(xiàn)有的其它小波進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法融合效果最好;最后,本文將

5、融合技術(shù)應(yīng)用在去噪中,提出了基于多形態(tài)小波包基聲納圖像融合去噪法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法比單一的形態(tài)小波包去噪效果更佳,保邊效果更好。
　　 對(duì)于聲納圖像的分割部分,本文力求尋找一種更加細(xì)致全面的分割方法,并能克服在聲納圖像分割中陰影帶來的負(fù)面效應(yīng)。首先,介紹了光學(xué)圖像分割中的水平集分割法和譜聚類分割法,將其應(yīng)用在聲納圖像分割系統(tǒng)中,并通過灰度閾值變換預(yù)處理克服聲納圖像分割中的陰影效應(yīng):其次,考慮圖像分割與數(shù)字摳圖之間的聯(lián)系與區(qū)別

6、,現(xiàn)有的圖像分割基本上是基于像素點(diǎn)強(qiáng)度或者梯度的運(yùn)算,而數(shù)字摳圖考慮的則是透明度或顏色值百分比,因此本文將數(shù)字摳圖考慮到圖像分割中,建立了基于數(shù)字摳圖的圖像分割法,使分割考慮的因素更加全面,并在數(shù)字摳圖中使用了比較前沿的譜摳圖方法,另一方面,針對(duì)聲納圖像分割時(shí)誤將陰影作為目標(biāo)分割出來的弊端,提出了形態(tài)學(xué)頂帽和底帽變換的預(yù)處理方案,建立基于譜摳圖的聲納圖像分割系統(tǒng);最后,對(duì)各種分割方法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明所提方法能夠更好的對(duì)聲納

7、圖像前景目標(biāo)進(jìn)行分類。
　　 對(duì)于聲納圖像的檢索部分,本文主要討論圖像檢索如何在聲納圖像這一特殊圖像上實(shí)現(xiàn)。首先,介紹了光學(xué)圖像中占據(jù)優(yōu)勢的基于傳統(tǒng)互信息的圖像檢索方法和改進(jìn)的基于區(qū)域生長分割的互信息圖像檢索方法,并將其應(yīng)用在聲納圖像檢索中,探討其存在的不足;其次,針對(duì)聲納圖像檢索主要基于前景目標(biāo)檢索的具體要求,引入?yún)^(qū)域互信息的思想,并對(duì)前景區(qū)域互信息進(jìn)行加權(quán),將加權(quán)區(qū)域互信息代替原有的全局互信息,構(gòu)建基于最大加權(quán)區(qū)域互信息的聲