基于平稳小波变换的声呐 图像 增强与分割方法研究
基于平稳小波变换的声呐 图像 增强与分割方法研究水下目标声呐图像的识别为海洋勘探提供了强有力支撑，声呐图像分割是
目标识别过程中的重要环节。由于声呐图像对比度差，目标区域不易从复杂的
背景区域中分离出来，因此在分割之前，需对声呐图像进行增强处理，用以凸
显目标区域并抑制背景区域。平稳小波变换具有多分辨率分析特性和平移不变
性，在处理图像时有明显优势，本文基于平稳小波变换对声呐图像进行增强与
分割。
在声呐图像增强部分，本文将平稳小波变换和非线性增强方法相结合。首
先对声呐图像进行平稳小波变换，得到低频子带图像和高频子带图像；然后用
改进的伽玛函数对低频子带图像进行非线性增强；又根据各高频子带图像的特
点，利用反正切函数分别对其进行针对性的非线性增强；最后通过平稳小波逆
变换得到增强后的声呐图像。实验结果表明，本文增强方法的综合性能优于经
典的灰度线性变换法、UM 法、HE 法、CLAHE 法，在增强图像对比度的同时
有效抑制了噪声。
在声呐图像分割部分，本文结合平稳小波变换和模糊 C 均值（FCM）聚类
法对增强后的声呐图像进行分割。首先对增强后的声呐图像进行平稳小波变换；
然后在平稳小波域中，根据低频子带图像的灰度特性获取初始类中心；最后，
添加邻域信息重新定义 FCM 聚类法的目标函数，利用初始类中心以及改进的
FCM 聚类法对增强后的声呐图像进行分割。实验结果表明，本文分割方法的综
合性能优于传统的 Otsu 双阈值法、最大熵双阈值法、FCM 聚类法，能有效分割
I内蒙古大学硕士学位论文
声呐图像，且提高了分割精度。
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