基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法和装置制造方法及图纸

基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理技术及其装置，其方法包括：S1、构建基于扩散模型的声纳图像超分辨率处理模型，其中声纳图像超分辨率处理模型包含一个编码器和解码器；通过对声纳侧扫图像进行统一尺寸调整、归一化处理及特定通道提取，生成了编解码器的训练输入；通过定义并优化编解码器的损失函数；S2、通过对声纳侧扫图像的预处理与降采样生成劣化图像，放入已训练的编码器生成潜在表示和条件信息，结合扩散模型进一步训练UNet模型，并通过梯度下降法提升噪声预测精度；S3、通过将劣化图像x<subgt;low</subgt;与水柱区信息c输入编码器τ生成条件信息d，并结合随机生成的初始噪声状态z<subgt;T</subgt;，使用UNet网络进行逆向扩散操作；经过多次迭代消除噪声后，得到清晰的潜在表示，通过训练过的解码器D以及噪声预测网络∈生成最终的超分辨率图像本发明专利技术通过模拟从严重退化图像逐步恢复到高质量图像的过程，有效提升了声纳图像的分辨率和质量，解决了声纳图像因高噪声和低分辨率导致的图像质量不佳问题，显著提高了后续图像分析的准确性和有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理与水下探测领域，涉及一种基于扩散模型(diffusionmodel)的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法和装置。

技术介绍

1、声纳是一种在水下环境中用于地形勘测和目标探测的声学成像技术。由于光波在水中衰减迅速，声波成为探测水下目标的首选手段，能够在海水中传播较远距离，损失较少。声纳系统通过发射声波并接收这些声波与水底或其他水下物体相互作用后的回声来生成目标的图像。然而，由于海水的复杂环境，传感器数量和质量上的限c制，以及设备本身姿态和速度的变化，声纳图像往往分辨率较低，充满高噪声，导致图像质量不佳，严重影响后续的图像处理与分析。声纳图像的获取受到多种环境因素的限制，数据不仅珍贵而且可能包含敏感信息，因此其采集与共享面临着严峻挑战。此外，高噪声的侧扫声纳图像尤其难以处理，这在数据稀缺的条件下尤其成问题。

2、为了解决这些问题，"基于扩散模型(diffusion model)的高噪声侧扫声纳图像超分辨率方法"提供了一种有效的解决方案。扩散模型是一种先进的生成模型，能够逐步从高噪声数据中恢复出清晰图像。这种模型通过模拟从严重退本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

4.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S11，所述声纳图像的输入通道包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S221所...

【技术特征摘要】

1.基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

4.如权利要求1所述的基于扩散模型的高噪声侧扫声纳图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s11，所述声纳图像的输入通道包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s221所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈伊，赵冬冬，陈朋，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：