【CN110335202A】一种水下声纳图像噪声消除方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910277579.9

(22)申请日 2019.04.08

(71)申请人 武汉理工大学

地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路

122号

(72)发明人 刘文　卢煜旭　张瑞　孙睿涵　

吴芷璇　何俊　马全党　

(74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限

公司 42102

代理人 李丹

(51)Int.Cl.

G06T 5/00(2006.01)

G06T 7/45(2017.01)

(54)发明名称

一种水下声纳图像噪声消除方法

(57)摘要

本发明公开了一种水下声纳图像噪声消除

方法，包括以下步骤：1)采取不同环境下的色彩

清晰的彩色图像，然后将其转变成灰度图；2)将

步骤1)中采集的图象进行图像处理操作转换成

为设定数量数据集，作为训练数据；3)将得到的

数据集进行对数化处理；4)将处理完毕的数据集

运用基于残差卷积神经网络框架训练学习；5)得

到训练参数，根据得到的残差卷积神经网络对测

试图像进行去噪处理，得到噪声图像，然后根据

噪声图像和原始测试图像得到去噪后的图像。本

发明采用CNN对对数域的散斑噪声进行估计，采

用结构相似性度量作为损失函数，在散斑噪声抑

制过程中保持更多的几何结构，保证高质量的去

噪检测性能。权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 110335202 A 2019.10.15

C N 110335202

A

权　利　要　求　书1/1页CN 110335202 A

1.一种水下声纳图像噪声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采取不同环境下的色彩清晰的彩色图像，然后将其转变成灰度图；

2)将步骤1)中采集的图象进行图像处理操作转换成为设定数量数据集，作为训练数据；所述图像处理操作包括上下翻转、左右翻转、向左或向右旋转、放大、缩小、切割中的一种或几种的组合；

3)将得到的数据集进行对数化处理；

4)将处理完毕的数据集运用基于残差卷积神经网络框架训练学习；

5)得到训练参数，根据得到的残差卷积神经网络对测试图像进行去噪处理，得到噪声图像，然后根据噪声图像和原始测试图像得到去噪后的图像。

2.根据权利要求1所述的水下声纳图像噪声消除方法，其特征在于，所述步骤4)中基于残差卷积神经网络框架训练学习过程如下：

1)设置训练学习参数，为残差卷积神经网络进行权值的初始化；所述参数包括批训练量、学习率、训练次数；

2)输入数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值；根据损失函数求出残差卷积神经网络的输出值与目标值之间的误差；

3)当误差大于期望值时，将误差传回网络中，依次求得全连接层，下采样层，卷积层的误差；各层的误差可以理解为对于网络的总误差，网络应承担多少；

4)误差大于期望值时，根据求得误差进行权值更新；

5)当误差等于或小于期望值时，结束训练。

3.根据权利要求2所述的水下声纳图像噪声消除方法，其特征在于，所述步骤2)中采用的损失函数为SSIM损失函数。

4.根据权利要求1所述的水下声纳图像噪声消除方法，其特征在于，所述步骤4)中残差卷积神经网络的结构如下，包括：

1)输入层：输入层为第一层，输入为35x35xc的图像，经过64个3x3x3的卷积核卷积，输出为64张35x35的特征图，即35x35x64的图像；

2)卷积层：卷积层共16层，每层有64个3x3x64的卷积核，每层的输入输出都为35x35x64的图像；

3)输出层：输出层通过1个3x3x64的卷积核，重建1维图像，作为输出。

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