基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法技术

本发明专利技术的目的在于提供基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法，包括以下步骤：对RGB空间的水声图像转换至HSV空间，将HSV图像分解成色度H，饱和度S，数值V三个分量，对色度H分量和饱和度S分量进行中值滤波，对数值V分量进行NSCT增强，分别得到增强后的三个新分量H’、S’、V’，将H’、S’、V’合成新的HSV’图像，对于得到的新HSV’图像并进行中值滤波，将新的HSV’图像逆变换至RGB空间，得到增强后的图像。本发明专利技术对于原始水声图像的信息量和清晰度有明显的提高，在增强后能比较清晰地获得边缘和细节信息，对于以后进一步分析处理等有很大的帮助。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种数字图像处理
的图像增强方法。技术背景随着声纳成像技术的发展，声纳图像在海洋开发领域的应用日益广泛，声纳图像的目标识别成为数字图象处理领域的一个重要课题。虽然声纳图像与光学图像一样，在本质上都是能量的平面或空间分布图，但由于声信息传输信道(水声信道)的海水介质及其边界(海底、海面)具有复杂和多变的特性，以及声波本身的透射特性，在获取和传输的过程中都受到不同程度的噪声污染。图像的噪声对于进一步的分析、压缩等影响很大，因此有必要进行增强处理来获得高信噪比且细节清晰的图像。声纳图像的特性在很多方面与光学图像有所不同，然而，与光学图象处理技术的已趋成熟相比，目前人们对声纳图像特性的认识以及专门针对声纳图象处理的领域还存在很大的开发空间。非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种有效地的方向性多尺度图像分析方法，即 Contourlet变换。Contourlet变换使用拉普拉斯金字塔实现多尺度分解，利用方向性滤波器组来实现方向性分解。由于利用了几何流信息，Contourlet变换能够实现比离散小波变换更好的图像分析，如去噪和纹理恢复方面的应用。又由于其中存在的上采样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李一兵，付强，汤春瑞，刘悦，张静，朱瑶，李骜，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：