水聲圖像增強(qiáng)技術(shù)研究

李恒光

（杭州應(yīng)用聲學(xué)研究所，浙江 杭州310023）

圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理常用的技術(shù)之一，它是指對(duì)圖像進(jìn)行某種操作，使處理結(jié)果在特定應(yīng)用背景下比原圖像更適合使用[1]。水聲圖像的生成通常會(huì)伴隨著海洋混響、信道變化和水面水下各種目標(biāo)活動(dòng)所產(chǎn)生的干擾，所得圖像極易出現(xiàn)目標(biāo)重疊、邊界參差、圖像失真等缺陷，圖像處理的難度大大增加。因此，如何對(duì)圖像實(shí)施合理而有效的降噪與增強(qiáng)是水聲圖像處理必須面臨的問(wèn)題。

水聲圖像是由聲吶接收陣所接收的受激勵(lì)目標(biāo)反射回波生成，圖像形成的原理和條件不同，其圖像缺陷較光學(xué)圖像也有不同表現(xiàn)。一般來(lái)說(shuō)，水聲圖像通常為中低頻或甚低頻圖像，圖像所含信息較少，且其噪聲干擾也以中低頻寬帶內(nèi)的噪聲為主。另外，水聲圖像中，目標(biāo)圖像的灰度級(jí)通常較少，但其噪聲干擾的灰度級(jí)卻有著較大變化區(qū)間[2]。基于此，水聲圖像增強(qiáng)致力于消除噪聲干擾、提取邊界信息和增強(qiáng)包含目標(biāo)主要信息的部分，同時(shí)濾除我們不關(guān)心的圖像信息。水聲圖像降噪與增強(qiáng)的結(jié)果將直接影響后續(xù)圖像特征提取與分類(lèi)識(shí)別的效果，其重要性不言而喻。

本文研究了水聲圖像處理常用的降噪與增強(qiáng)技術(shù)，并以海洋中常見(jiàn)的扇貝目標(biāo)的水聲圖像為樣本進(jìn)行試驗(yàn)，分析了該類(lèi)水下目標(biāo)聲學(xué)圖像的噪聲干擾特性，對(duì)比了各類(lèi)圖像增強(qiáng)技術(shù)的處理效果，為該類(lèi)目標(biāo)水聲圖像降噪與增強(qiáng)處理方法的選取提供了有力的參考。

1 空間濾波方法

空間濾波即在包含圖像像素的平面上，通過(guò)一定空間濾波器（或稱(chēng)模板、窗口）直接作用于圖像像素，以改善圖像性能。由于像素圖像在計(jì)算機(jī)中是以矩陣形式存儲(chǔ)的，不能像對(duì)連續(xù)函數(shù)一樣進(jìn)行求導(dǎo)等常規(guī)操作，需要使用濾波器對(duì)原圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算。其數(shù)學(xué)表達(dá)可由公式（1）表示：

其中，f(x,y)是輸入圖像，g(x,y)是處理后的圖像，T 是定義在點(diǎn)(x,y)鄰域內(nèi)的變換算子。將實(shí)現(xiàn)某種特定變換T 的濾波器在待處理圖像上做遍歷的卷積運(yùn)算，作用得到處理后的圖像[2]。圖1 解釋了濾波器模板在圖像上進(jìn)行卷積操作的作用原理。

通過(guò)構(gòu)造數(shù)學(xué)表達(dá)不同的濾波器模板可以實(shí)現(xiàn)各種不同的圖像處理效果。常用的空間濾波方法有均值濾波法、中值濾波法、高斯濾波法、索貝爾濾波法和拉普拉斯濾波法等。前三種方法基于平滑空間思想，后兩種方法基于銳化空間思想。均值濾波法是一種線性平滑技術(shù)，主要思路是用濾波器模板中心點(diǎn)一定范圍內(nèi)的像素平均值取代該點(diǎn)的像素值，能夠平滑圖像并降低噪聲的影響，缺點(diǎn)是會(huì)造成圖像的模糊而丟失掉一些圖像細(xì)節(jié)。

圖1 空間濾波原理示意圖

中值濾波法[3,4]是一種非線性平滑技術(shù)，與均值濾波不同，它是用模板中心點(diǎn)一定范圍內(nèi)的像素中間值取代該點(diǎn)的像素值，能夠平滑圖像并降低像素值抖動(dòng)較大的孤立噪點(diǎn)，應(yīng)用廣泛。

索貝爾濾波法、拉普拉斯濾波法則主要用于像素點(diǎn)灰度值的梯度，將灰度變化較快的圖像區(qū)域認(rèn)為是目標(biāo)邊界，不太關(guān)心像素點(diǎn)灰度值變化較慢的部分。

2 頻域?yàn)V波方法

二維圖像各點(diǎn)的像素值在計(jì)算機(jī)中是以離散的二維矩陣形式存儲(chǔ)的，頻域?yàn)V波方法正是在該二維矩陣的傅氏空間中對(duì)像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理。頻域?yàn)V波的主要手段是對(duì)像素?cái)?shù)據(jù)施加各類(lèi)濾波器（如低通、高通或帶通等），在圖像傅氏空間達(dá)到抑制特定頻段內(nèi)能量的目的，以實(shí)現(xiàn)所需的濾波效果[5]。

對(duì)于由f(x,y)表示的二維圖像，其頻域?yàn)V波的數(shù)學(xué)表達(dá)如下：

其中F(f(x,y)))是圖像f(x,y)的離散傅里葉變換結(jié)果，H(u,v)是濾波器函數(shù)，F(xiàn)-1是傅里葉逆變換，g(x,y)是濾波結(jié)果。

與空間濾波方法類(lèi)似，改變?yōu)V波器函數(shù)，可以得到多種不同的頻率濾波技術(shù)，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等。低通濾波器可以抑制圖像像素值變化較快、圖像較為尖銳的高頻區(qū)域，通常包括目標(biāo)的邊界和高頻噪聲干擾。相反地，高通濾波則抑制了圖像的低頻部分，使得高頻區(qū)域得到銳化處理[6]。

圖2 水聲圖像增強(qiáng)方法試驗(yàn)結(jié)果圖

3 水聲圖像增強(qiáng)試驗(yàn)

以海洋中常見(jiàn)的扇貝目標(biāo)的水聲圖像為樣本進(jìn)行圖像增強(qiáng)試驗(yàn)。對(duì)圖2(a)所示的扇貝聲吶圖像添加均值為-0.1、標(biāo)準(zhǔn)差為0.01 的高斯白噪聲得圖2(b)，目的是增加樣本噪聲干擾的復(fù)雜性。分別使用第2 節(jié)中的各類(lèi)圖像增強(qiáng)方法對(duì)扇貝水聲圖像進(jìn)行處理，以驗(yàn)證各類(lèi)方法的降噪與增強(qiáng)效果。試驗(yàn)主要研究了空間濾波方法中的均值濾波法和中值濾波法、頻域?yàn)V波方法中的各種形式的低通濾波法、高通濾波法等，試驗(yàn)結(jié)果如圖2 所示[7]。

分析上述圖像增強(qiáng)試驗(yàn)結(jié)果可知：

a.該水聲圖像所受噪聲干擾較強(qiáng)，在空間上表現(xiàn)為大量離散、孤立的噪點(diǎn)，目標(biāo)附近各波束方向噪聲干擾嚴(yán)重，在某些波束方向甚至出現(xiàn)了帶狀亮斑；頻域上，高頻噪聲影響范圍大且與目標(biāo)有效信息的頻段重合較多，低頻噪聲相對(duì)較少。

b.空間濾波方法能夠有效地對(duì)圖像進(jìn)行平滑和消噪。與均值濾波相比，合適尺寸的中值濾波能在不破壞目標(biāo)邊界信息的同時(shí)消除圖像中的孤立噪聲點(diǎn)。隨著濾波器模板尺寸的增大，所得圖像的平滑度和模糊度均逐步提高。

c.頻域?yàn)V波方法能夠有效地銳化圖像并使圖像像素值變化較快的區(qū)域清晰可見(jiàn)。其中，低通濾波主要抑制了圖像所受噪聲干擾的高頻段部分，而高通濾波則很好地突出了目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息。

d.事實(shí)上，對(duì)于水聲圖像所受噪聲干擾，單純地使用空間或頻域?yàn)V波方法難以一步到位，獲得良好滿足實(shí)際需求的降噪和增強(qiáng)效果。實(shí)際處理時(shí)一般會(huì)同時(shí)使用空間濾波和頻域?yàn)V波方法，獲得復(fù)合性的處理效果。一般地，對(duì)于與本文所研究類(lèi)似的水聲圖像，可先對(duì)圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波，濾除某些頻段的噪聲干擾，再對(duì)感興趣的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行均值濾波彌補(bǔ)圖像空隙，最后進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹兄禐V波消除孤立的噪點(diǎn)。

4 結(jié)論與展望

本文從水聲圖像降噪角度研究了各類(lèi)圖像增強(qiáng)的方法，并試驗(yàn)對(duì)比了使用各類(lèi)方法處理所采集的水下目標(biāo)聲吶圖像的效果，并具體給出了類(lèi)似的水聲圖像增強(qiáng)的一般性處理步驟。不難發(fā)現(xiàn)，不同于光學(xué)圖像，水聲圖像增強(qiáng)的重點(diǎn)在于有效地消除各類(lèi)噪聲干擾的不利影響。在水聲圖像增強(qiáng)時(shí)應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況綜合考慮，可使用某種方法或某幾種方法聯(lián)合處理。另外，無(wú)論是空間濾波還是頻域?yàn)V波，都是一種全局性的處理手段。研究復(fù)雜噪聲干擾下的邊緣提取技術(shù)以適應(yīng)特定場(chǎng)景的應(yīng)用需求，也是水聲圖像增強(qiáng)的另一種思路。