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摘要
水下潜体的运动产生的内波使得水表形成一定的红外弱纹理信号,从而使得利用红外手段进行探测成为可能,但是这种纹理信号的对比度非常低,其与振幅很大的背景杂波混在一起,给信号的提取造成很大困难。以曲波变换为基础,根据弱纹理的对比度、频率特点等进行曲波尺度分量和方向分量的筛选,再结合阈值优化和边缘梯度算子得到了较清晰的纹理提取图像。该图像的信息熵和频率集中度与采用传统曲波变换所得结果相比分别有30%和11%的提高。当弱纹理的对比度大于5%,筛选频率的方向和弱纹理频率方向偏差小于12°时,该算法能够清晰地提取纹理信息。
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