专利名称：基于hsv色彩空间的nsct水声图像增强方法
技术领域：
本发明涉及的是一种数字图像处理技术领域的图像增强方法。
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和下采样， Contourlet变换不具备平移不变形。为了在图像边缘检测，轮廓描述和图像增强具有平移不变性，构建了 NSCT，这种方法建立在迭代的非降采样滤波器组基础上的目的是为了获得一种方向性多尺度图像描述。
NSCT变换结合了非采样金字塔变换(NSP)和非降采样DFB (NSDFB)，变换后各尺度上各方向子带的大小与原图像相同。NSCT有效地克服了 Contourlet变换不具有平移不变特性的缺陷，而且NSCT具有冗余性较Contourlet变换与人眼视觉特性(Human Visual System, HSV)更接近，因此在图像处理领域，NSCT比Contourlet变换更加优越。发明内容
本发明的目的在于提供能有效保持图像的边缘和目标特性并为后续处理和分析提供准确的目标特性和边缘保持度的基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法。
本发明的目的是这样实现的
本发明基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法，其特征是
(1)对RGB空间的水声图像进行色彩空间的变换，由传统的RGB空间转换至HSV空间；
(2)将HSV空间图像分离出色度H、饱和度S、数值V三个分量；
HSV彩色系统基于柱坐标系，分离出来的色度H、饱和度S、数值V为
权利要求
1.基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法，其特征是 (1)对RGB空间的水声图像进行色彩空间的变换，由传统的RGB空间转换至HSV空间 ⑵将HSV空间图像分离出色度H、饱和度S、数值V三个分量； HSV彩色系统基于柱坐标系，分离出来的色度H、饱和度S、数值V为
2.根据权利要求1所述的基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法，其特征是所述的将数值V实施NSCT增强的方法为对数值V进行NSCT变换，对于产生的系数进行硬阈值处理，最后通过NSCT逆变换得到增强后的分量图像，其中阈值确定具体按如下步骤进行(1)对数值V分量进行二维小波分解，得到分解向量C和矩阵S；(2)对二维小波分解提取各方向细节系数，分别得到水平方向X，竖直方向Y以及对角方向D的三组系数(3)用先验估计形式估计各层系数的噪声方差σ，其中median代表取中值
全文摘要
本发明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。
文档编号G06T5/00GK102496144SQ20111036069
公开日2012年6月13日 申请日期2011年11月15日 优先权日2011年11月15日
发明者付强, 刘悦, 张静, 朱瑶, 李一兵, 李骜, 汤春瑞 申请人:哈尔滨工程大学