水生数据处理

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水生数据处理

详 情 说 明

面向可视化的三维水声数据降噪技术

水声数据在海洋勘探、水下目标检测等领域具有重要应用，但采集过程中常受到加性噪声（如环境干扰）和乘性噪声（如设备增益波动）的混合影响。传统二维降噪方法难以处理三维数据的空间关联性，且对复合噪声的分离不足。本文介绍的分层降噪算法通过以下核心思路实现优化：

复合噪声分解 针对加性与乘性噪声的叠加特性，算法先通过空域分析分离噪声成分。乘性噪声表现为信号依赖型干扰，通过局部统计建模进行初步抑制；加性噪声则通过差分运算提取，为后续分层处理奠定基础。

空域-变换域协同滤波 在空域阶段，采用改进的模糊中值滤波，利用三维体素邻域（如5×5×5窗口）计算加权中值，保留边缘的同时消除孤立噪点。在变换域阶段，对离散小波变换后的高频系数进行相关性分析，通过相邻尺度系数间的统计关联性自适应调整软阈值，避免过度平滑。

三维上下文增强 不同于二维处理，算法在空域滤波和小波重构阶段均引入深度轴信息。例如，小波分解时对XY切片和Z轴方向分别构建金字塔，通过跨平面相关性修正阈值，增强体数据连续性。

实验表明，该方法在信噪比提升和视觉保真度上优于传统方案。其核心优势在于：通过噪声模型分离实现针对性去噪，三维邻域操作保持结构连贯性，以及小波域的多尺度相关性抑制伪影。未来可结合深度学习进一步优化参数自适应机制。