陈 朋，蔡烜伟，赵冬冬*，梁荣华，郭新新

基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪

陈 朋1，蔡烜伟2，赵冬冬1*，梁荣华1，郭新新3

1浙江工业大学计算机科学与技术学院，浙江 杭州 310023；2浙江工业大学信息工程学院，浙江 杭州 310023；3中国科学院深海科学与工程研究所，海南 三亚 572000

侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像，所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声，提出了基于自适应三维块匹配滤波(BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SSS图像进行幂变换和对数变换，采用小波变换估计整体图像噪声，同时用局部噪声估计结果更新BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果，选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明，本文改进的BM3D算法能有效地降低SSS图像中的散斑噪声，获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了6.83%，散斑抑制指数低于传统方法，散斑抑制和平均保存指数至少减少了3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪，对于超声、雷达或OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。

侧扫声纳；散斑噪声；图像降噪；BM3D

1 引 言

侧扫声纳(Side-scan soanr, SSS)在水下救援、海洋研究和水雷排查中起到了重要的作用。侧扫声纳发射超声波频率通常在100 kHz到2 MHz，部分能量会被海底地形以及海底各种物体反射，再由换能器接收转换为相应电信号。换能器发出的声波为沿着拖鱼移动方向窄、垂直方向宽的扇形，因此一次扫描的范围为垂直于拖鱼移动方向的海底狭长地带。……