多波束声呐图像中央异常频率分解改正方法

摘要

多波束反向散射数据的中央异常会对声呐图像造成显著影响，现有方法在处理多波束强度数据时，通过频率实现精细化操作的研究不足。因此，本研究提出一种基于频率多尺度分解与自适应滤波组合处理方法。首先，对多波束强度数据进行预处理，选择适当的小波基函数对反向散射强度数据进行多尺度分解，获得高低频分量；其次，基于多Ping强度统计分析，明确中央异常区域范围；然后对低频分量进行双滤波策略，对高频分量采用自适应阈值进行细节增强；最后，通过重构高低频分量实现高质量声呐图像。实验结果表明，本方法将多波束中央区域强度标准差从7.8 dB降为1.8 dB,全区域标准差从23.1 dB降为19.4 dB。本方法通过高低频分量协同优化处理，在削弱中央异常的同时，有效保留细节信息，大幅提升了声呐图像质量，为多波束声呐图像的进一步应用提供了可靠的数据支撑。

关键词

多波束声呐 / 反向散射强度 / 多尺度分解 / 高低频分量 / 最小均方滤波器