无高质量参考数据的侧扫声纳图像深度去噪方法
图像与视频处理
2021-08-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
自主水下航行器（AUVs）进行深海探测过程中，侧扫声纳（SSSs）测量的海底图像是必要的视觉数据。它们能生动反映海底地形，但通常伴随复杂且严重的噪声。本文提出一种无高质量参考数据的 SSS 图像深度去噪方法，利用单张含噪 SSS 图像进行自监督去噪。与经典人工设计滤波器相比，该深度去噪方法显现明显优势。去噪实验在真实海底 SSS 图像上进行，结果表明所提方法能在最小化图像质量与细节损失的同时有效降低 SSS 图像上的噪声。
引用
@article{arxiv.2108.12083,
title = {Deep Denoising Method for Side Scan Sonar Images without High-quality Reference Data},
author = {Xiaoteng Zhou and Changli Yu and Xin Yuan and Citong Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12083},
year = {2021}
}