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申请/专利权人：海南热带海洋学院

摘要：本发明公开了一种水下超声波图像散斑噪声抑制的ISSMNLmeans算法，属于水下超声波图像散斑噪声抑制领域，包括以下步骤：读取原始水下超声波图像；水下超声波图像像素序号、初始化；选取图像块；选取图像块；计算、对应的图像块、之间的改进的正弦相似性测度；改变，重复计算，遍历图像后转到下面步骤；计算归一化常数；计算、之间加权系数；计算处理后图像中像素i的灰度值；改变，重复计算，遍历图像后转到下面步骤；输出处理后的图像。本发明采用上述方法，通过对现有的正弦相似性测度SSM算法进行改进，用改进的正弦相似性测度ISSM代替NLmeans算法中欧氏距离测度，为水下超声波图像散斑噪声抑制提供一种兼顾散斑噪声抑制和图像边缘保持两个方面的新方法。

主权项：1.一种水下超声波图像散斑噪声抑制的ISSMNLmeans算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，读取原始水下超声波图像；步骤二，水下超声波图像像素i、j初始化；步骤三，在水下超声波图像中选取图像块Ni；步骤四，在水下超声波图像中选取图像块Nj；步骤五，计算像素i、j对应的图像块Ni、Nj之间的改进的正弦相似性测度ISSMij，改进的正弦相似性测度ISSM按下列公式计算： 式中，图像块Ni是以像素i为中心的一个邻域，图像块Nj是以像素j为中心的一个邻域，图像块Ni、Nj的大小均为M×N，Iix,y表示图像块Ni中像素x,y的灰度值，Ijx,y表示图像块Nj中像素x,y的灰度值，Lmax是整幅图像中灰度值的最大值，是一个中间量，是一个中间量，是一个中间量，c为正数，c＝1×10-5，Mmed是整幅图像的中值，ISSMij表示像素i、j对应的图像块Ni、Nj之间的改进的正弦相似性测度；步骤六，判断j是否遍历图像，如果否，令j＝j+1，重复步骤四至步骤六；如果是，转到下面步骤；步骤七，计算归一化常数Z*i，归一化常数Z*i的计算公式如下 式中，I表示水下超声波图像像素的集合，h为滤波参数；步骤八，计算像素i、j之间加权系数ω*i，j，加权系数ω*i，j，j∈I的计算公式如下 步骤九，计算处理后的水下超声波图像中像素i的灰度值INLMvi，灰度值INLMvi的计算公式如下 式中，vj表示像素j的灰度值；步骤十，判断i是否遍历图像，如果否，令i＝i+1，重复步骤三至步骤十；如果是，转到下面步骤；步骤十一，输出处理后的图像。

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