二维经验模态分解在声纳图像压缩中的应用的中期报告.docx
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二维经验模态分解在声纳图像压缩中的应用的中期报告一、研究背景声纳技术主要用于水下探测和数据获取,具有非常重要的意义。在声纳数据处理中,由于数据量庞大、复杂多样,因此需要对其进行压缩,以便更好地进行存储和传输。传统的压缩方法包括JPEG、MPEG等基于图像和视频压缩的技术,但这些方法对于声纳数据的压缩效果不佳。因此,研究新的声纳图像压缩方法具有重要的理论和实际意义。二、研究现状在声纳图像压缩领域,已有一些研究取得了不错的成果。其中,基于小波变换的压缩方法已被广泛应用。另外,非线性的数据降维算法和字典学习算法也逐渐被引入声纳图像压缩中。然而,由于声纳图像的特点——注重边缘细节和纹理、存在悬浮物等,在使用传统方法进行压缩时,会出现失真、噪声等问题。三、研究内容与方法本文针对当前声纳图像压缩方法存在的问题,提出了一种基于二维经验模态分解(EMD)的声纳图像压缩方法。具体方法如下:1.对声纳图像进行二维EMD分解,分解后得到不同频率下的固有模态函数(IMF);2.利用小波变换,对IMF进行区域特征提取和重构,从而得到不同层次的压缩投影系数;3.根据选择的阈值,对各层压缩投影系数进行剪切,去除冗余信息;4.利用剪切后的投影系数,重构出压缩图像。该方法采用了二维EMD分解技术和小波变换技术,能够更好地保留声纳图像的边缘和纹理特征;同时,通过阈值剪切可以去除冗余信息,从而提高压缩比和重建图像的质量。四、研究成果与展望目前,我们已经进行了声纳图像压缩实验,并进行了比较分析。结果表明,与传统方法相比,基于二维EMD的压缩方法在保留声纳图像特征的同时能够达到更高的压缩比和更好的重建质量。未来,我们将进一步优化该方法并在不同场景下进行实验,探究其在实际应用中的可行性和适用性。