一种基于分块S变换的水下超声波图像散斑噪声抑制方法

本发明涉及水下超声波图像散斑噪声抑制，尤其涉及一种基于分块s变换的水下超声波图像散斑噪声抑制方法。

背景技术：

1、水下超声波成像设备是一种重要的不可替代的水下超声波测量设备，已广泛应用于水下物体寻找、水下捞救、水下施工、智能水下机器人航行与避碰、海底探宝（比如锰结核等）、海洋开发利用以及海洋军事活动（如探测水雷）等。超声波成像原理导致水下超声波图像中不可避免地存在散斑噪声。散斑噪声影响水下超声波图像的对比度，恶化水下超声波图像的边缘，不利于水下超声波图像的人工判读和机器识别。水下超声波图像散斑噪声抑制是水下超声波成像和水下超声波图像数据处理领域的一个重要问题，也是一个公认的难题。

2、水下超声波图像的边缘含有水下目标的重要信息，因此水下超声波图像散斑噪声抑制的同时要尽可能保持水下超声波图像的边缘。目前，水下超声波图像散斑噪声抑制常用的方法有lee滤波器、kuan滤波器、frost滤波器。这些方法对窗口大小敏感，不能很好地兼顾散斑噪声抑制和图像边缘保持两个方面。

3、s变换(stockwell transform)是信号（或图像）的一种时（或空）频域分析工具，利用它可以得到一个信号（或图像）的时（或空）频域分布。s变换具有小波变换的优点，同时又不必受小波容许条件的制约。另外，s变换与傅里叶变换有直接的关系，可以借助傅里叶变换来实现，因此可以利用傅里叶变换的快速算法。

4、利用s变换可以得到超声波图像的空频域分布（即s谱），对超声波图像的s谱进行一定的处理，可以抑制超声波图像的散斑噪声。目前已有学者利用基于s变换的阈值法进行超声波图像散斑噪声抑制（滤波）。现有的基于s变换的超声波图像散斑噪声抑制（滤波）方法直接计算图像的s变换（s谱）及其逆s变换（见文献：王丽梅, 孙丰荣, 张明强, 李前娜,姚桂华, 张运. s变换在心肌声学造影图像降噪中的应用. 计算机工程, 2009, 35(13):216-218.）。直接计算一个大小为的图像的s变换的计算复杂度为（见文献：s. drabycz, r. g. stockwell, j. r. mitchell. image texturecharacterization usingthe discrete orthonormal s-transform. journal ofdigital imaging, 2009, 22(6): 696-708.）。可见，当超声波图像较大时，现有的基于s变换的超声波图像散斑噪声抑制（滤波）方法直接计算图像的s变换（s谱），计算量大，实时性差，不具有实用性和可行性。

5、现有的基于s变换的超声波图像散斑噪声抑制（滤波）方法，在处理超声波图像的s谱时仅仅考虑图像中低功率散斑噪声的抑制（见文献：王丽梅, 孙丰荣, 张明强, 李前娜,姚桂华, 张运. s变换在心肌声学造影图像降噪中的应用. 计算机工程, 2009, 35(13):216-218.）。对于含有低功率散斑噪声的医学超声波图像，该方法具有可行性。但是对于水下超声波图像，尤其是水下沉底目标超声波图像（海底沉船超声波图像等），通常含有强散斑噪声（高功率散斑噪声），仅仅考虑低功率散斑噪声的抑制是不全面的，因为还可能存在高功率散斑噪声。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种基于分块s变换的水下超声波图像散斑噪声抑制方法，将水下超声波图像分成若干个子块，分别计算每个子块的s变换（s谱）及其逆s变换，能够大大减少计算量，而且同时考虑低功率散斑噪声和部分高功率散斑噪声（高频高功率散斑噪声）的抑制，提高散斑噪声抑制能力。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于分块s变换的水下超声波图像散斑噪声抑制方法，包括以下步骤：

3、步骤一，读取原始水下超声波图像；

4、步骤二，水下超声波图像的分块：将水下超声波图像分成个子块；

5、步骤三，水下超声波图像子块序号的初始化：令水下超声波图像子块序号；

6、步骤四，水下超声波图像第个子块的s变换；

7、步骤五，水下超声波图像第个子块的s谱的处理；

8、步骤六，处理后的水下超声波图像第个子块的s谱的逆s变换；

9、步骤七，判断是否等于，若不是重复步骤四至七，若是则转到下一步骤；

10、步骤八，散斑噪声抑制后的水下超声波图像子块的拼接；

11、步骤九，输出散斑噪声抑制后的水下超声波图像。

12、优选的，步骤二中，将水下超声波图像分成个矩形子块，第个子块用表示，第个子块的大小为，其中，为方向的采样间隔，，为方向的采样间隔。

13、优选的，步骤四中，根据下式对水下超声波图像的第个子块进行s变换：

14、；

15、其中，；；；；表示水下超声波图像第个子块的s变换，表示水下超声波图像第个子块的傅里叶变换；、分别表示方向、方向频域采样序号的偏移量；的表达式为：

16、。

17、优选的，步骤五包括以下步骤：

18、1）如果，，

19、否则，执行下面步骤；

20、2）如果，，

21、否则，执行下面步骤；

22、3）如果，，

23、否则，执行下面步骤，

24、；

25、其中，表示处理后的水下超声波图像的第个子块的s谱，表示取整数，是阈值，其表达式为：

26、；

27、其中，是图像的噪声的标准差，按下式进行计算：

28、；

29、其中，表示对集合中的元素取中值，表示集合中元素满足的条件，定义如下：

30、；

31、其中，表示定义。

32、优选的，步骤六中，根据下式计算处理后的水下超声波图像的第个子块的s谱的逆s变换：

33、；

34、式中表示处理后的水下超声波图像第个子块的s谱的逆s变换，也表示散斑噪声抑制后的水下超声波图像的第个子块。

35、优选的，步骤七中，判断是否成立，如果不成立，令，重复步骤四至七；如果成立，转到下一步骤。

36、优选的，步骤八中，按照步骤二中水下超声波图像个子块的空间关系，将对应的散斑噪声抑制后的水下超声波图像的个子块拼接到一起。

37、本发明具有以下有益效果：

38、1、本发明方法将水下超声波图像分成若干个子块，分别计算每个子块的s变换（s谱）及其逆s变换，能够大幅度地减少基于s变换的水下超声波图像散斑噪声抑制（滤波）方法的计算量，具有更高的实用性和可行性；

39、2、本发明方法在处理水下超声波图像的子块的s谱时既考虑低功率散斑噪声的抑制也考虑部分高功率散斑噪声（高频高功率散斑噪声）的抑制，这样不但可以抑制低功率散斑噪声，也可以抑制部分高功率散斑噪声（高频高功率散斑噪声），具有更强的散斑噪声抑制能力。

40、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。