基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理 (2008年)

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响，提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法．该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性，构造局部相关性系数矩阵，提高边界定位精度．在滤波的同时，该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强．实验结果表明，与其他常规算法相比，该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)，提高了峰值信噪比(PSNR)，更适合于处理声纳图像．