ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2022. №2
Оглавление выпуска

Текст статьи (pdf)

DOI: https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.2.2

УДК: 534.6.08

Применение метода перенормировки с ограничением к акустическим изображениям

А.В. Кокошкин

Фрязинский филиал ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН,

пл. Введенского 1, г. Фрязино, Московская область, 141190, Россия

Статья поступила в редакцию 10 января 2022 г.

Аннотация. В работе предлагается применение метода перенормировки с ограничением (МПО) для подавления спекл-шума на различных видах акустических изображений. Принципиальная возможность существенного снижения уровня спекл-шума обнаружена вследствие того, что МПО перенормирует спекл акустического изображения к модели универсального опорного спекла (УОС), которая является моделью, спекла оптического изображения «хорошего» качества. Для повышения общей резкости, после применения МПО, рекомендовано использовать дополнительную обработку, подходящую к своему виду изображений. Предложено оценивать степень подавления спекл-шума с помощью среднеквадратичного отклонения от изображения, усредненного по спрайту. Проведенное исследование позволяет сделать заключение о том, что применение МПО к различным акустическим изображениям позволяет существенно снизить присущий им спекл-шум.

Ключевые слова: акустические изображения, дистанционное зондирование, обработка изображений, спекл-шум, метод перенормировки с ограничением.

Abstract. The paper proposes the use of the method of renormalization with limitation (MRL) for suppressing the speckle noise in acoustic images. The method is tested on various types of acoustic images. The principal possibility of a significant reduction in the speckle noise level is found due to the fact that the MRL renormalizes the spectrum of the sonar image to the universal reference spectrum (URS) model, which is a model of the spectrum of a «good» quality optical image. To increase the overall sharpness, after applying MRL, it is recommended to use post-processing suitable for each specific type of image. It is proposed to estimate the degree of suppression of speckle noise using the standard deviation from the image averaged over the sprite. The study allows us to conclude that the application of MRL to various acoustic images can significantly reduce the speckle noise.

Key words: remote sensing, acoustic images, image processing, speckle noise, method of renormalization with limitation.

Финансирование: Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.

Автор для переписки: Кокошкин Александр Владимирович, shvarts65@mail.ru

Литература

1. Разманов В.М., Кривцов А.П., Долотов С.А. Особенности измерений рельефа морского дна интерферометрическим гидролокатором бокового обзора. Радиотехника и электроника. 2006. №1. Т.51. С.58-64.

2. Achim A., Bezerianos A., Tsakalides P. Novel Bayesian Multiscale Method for Speckle Removal in Medical Ultrasound Images. IEEE Transactions on Medical Imaging. 2001. №8. V.20. P.772-783.

3. Alexandru Isar, Ioana Firoiu, Corina Nafornita and Sorin Moga SONAR Images Denoising. Sonar Systems. September 2011. https://doi.org/10.5772/19190

4. Ghazel M., Freeman G.H., Vrscay E.R. Fractal image denoising. IEEE Transactions on Image Processing. 2003. V.12. №12. P.1560-1578.

5. Илюшин С.В. Подавление спекла на медицинских ультразвуковых изображениях при помощи фрактального кодирования. T-Comm. 2011. №3. С.22-26.

6. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. Использование метода перенормировки с ограничением для восстановления искаженных изображений при наличии помех и шума с неизвестными параметрами. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2015. №7. http://jre.cplire.ru/jre/jul15/4/text.html

7. Гуляев Ю.В., Зражевский А.Ю., Кокошкин А.В., Коротков В.А., Черепенин В.А. Коррекция пространственного спектра, искаженного оптической системой, с помощью метода опорного изображения. Часть 3. Универсальный опорный спектр. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2013. №12. http://jre.cplire.ru/jre/dec13/3/text.html

8. Кокошкин А.В. Применение метода перенормировки с ограничением к обработке медицинских ультразвуковых изображений. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. №10. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.10.1

9. Кокошкин А.В. Применение метода перенормировки с ограничением к изображениям дистанционного зондирования, полученным с помощью радиолокаторов с синтезированной апертурой. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2021. №3. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.3.4

10. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. Восстановление изображений, искаженных дефокусом и смазом, без определения вида и параметров аппаратной функции. Радиотехника и Электроника. 2019. Т.64. №6. С.563-574. https://doi.org/10.1134/S0033849419060044

11. Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. Восстановление радиоизображения, искаженного спектрально-локальными помехами и аппаратной функцией с неизвестными боковыми лепестками». Журнал Радиоэлектроники [электронный журнал]. 2016. №8. http://jre.cplire.ru/jre/aug16/3/text.html

12. Кокошкин А.В., Коротков В.А. Программа реализации метода перенормировки с ограничением для обработки радиоизображений. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ: № 2016661952 от 26.10.2016г.

13. Кокошкин А.В., Новичихин Е.П., Смольянинов И.В. Применение методов спектральной и пространственной обработки к изображениям, полученным с помощью гидролокатора. РЭНСИТ. 2021. №3. Т.13. С.377-382. https://doi.org/10.17725/rensit.2021.13.377

14. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, испр. и доп. Москва, Техносфера. 2019. 1104 с.

15. Каевицер В.И., Кривцов А.П., Разманов В.М., Смольянинов И.В., Элбакидзе А.В., Денисов Е.Ю. Разработка и результаты испытаний гидроакустического комплекса для исследования дна шельфовой зоны Арктических морей. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2016. №11. http://jre.cplire.ru/jre/nov16/1/text.pdf

16. Смольянинов И.В. Программа для нанесения на географическую карту гидролокационного изображения морского дна. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ: № 2018618950 от 21.08.2018г.

17. Крапчатова Т.В., Филиппов М.В. Анализ эффективности алгоритмов билатеральной фильтрации. Наука и образование [Электронное научное издание]. 2012. №2. http://technomag.edu.ru/doc/340957.html

18. Tomasi C., Manduchi R. Bilateral filtering for gray and color images. Proc. of International Conference on Computer Vision. IEEE. 1998. P.839-846.

Для цитирования:

Кокошкин А.В. Применение метода перенормировки с ограничением к акустическим изображениям. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2022. №2. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.2.2