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抑制相关噪声的水下图像恢复算法
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:哈尔滨工程大学学报
  • 时间:2015.6
  • 页码:841-846
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001, [2]哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51179035/51279221);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCF140811)
  • 相关项目:海流干扰下欠驱动智能水下机器人的三维轨迹跟踪方法研究
中文摘要:

由于传统算法无法消除相关噪声对于水下于图像的影响,通过最大后验估计构造了一个具有凸函数性质的变分模型用于抑制水下图像的相关噪声。在变分模型中通过贝叶斯约束项限定噪声的概率分布;采用马尔可夫约束项保证恢复图像满足空间连续性;通过梯度法获得变分模型的最优解,即不含相关噪声的恢复图像。实验结果表明,该算法能够有效地消除相关噪声,恢复图像的主观视觉效果较好。

英文摘要:

The traditional algorithm cannot get rid of the influence of correlated noise on underwater images. In view of this,this paper proposes a restoration algorithm to restrain the correlated noises of underwater images by establishing a variational model based on the theory of maximum a posteriori estimation that represents convex property. In the variational model,the probability distribution of noise is guaranteed via the item of Bayesian restraint. Meanwhile the property of spatial continuity is satisfied via the Markov constraint. The gradient method is employed to obtain the optimal solution of the variational model,i. e. the restoration image without correlated noise. Experimental results show the correlated noise is eliminated by the proposed algorithm effectively; the restoration images present an excellent visual effect.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11823