基于双立方插值的多波束前视声呐数据可视化算法

针对现有的前视声呐数据可视化算法存在的边缘模糊等问题,根据多波束前视声呐成像机理,提出一种将双立方插值应用到声呐数据可视化中的算法。确定插值点的16个邻近回波点,计算每个回波点的距离权值和角度权值,最终将16个回波点的加权像素值作为插值点对应的像素值。仿真数据与Gemini720i前视声呐现场数据可视化实验结果表明:较之现有的可视化算法,本算法具有更高的峰值信噪比和更好的边缘保持效果,能够更有效地提高可视化得到的图像质量。

Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法

针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。