一种声呐图像分割方法技术

本发明专利技术公开一种声呐图像分割方法，对声呐图像进行滤波处理，得到第一图像；在第一图像中定位目标亮区，利用膨胀算子对所述目标亮区的边缘检测点进行局部增强，并将增强后的目标亮区叠加所述第一图像中，得到第二图像；利用基于二维直方图模糊加权Tsallis熵分割算法，对所述第二图像中的目标亮区、目标暗区和混响区进行分割，得到第三图像；对所述第三图像进行后处理，得到最终的分割图像。本发明专利技术可以提高目标亮区、目标暗区和混响区的分割准确性，分割图像噪声低，分割效果显著提升。

【技术实现步骤摘要】
一种声呐图像分割方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种声呐图像分割方法。
技术介绍
水声探测是海军国防、海洋资源开发等领域中的重要技术，主要是利用声呐在水下发射声音脉冲，声音脉冲波撞击水下目标时会发生散射，将探测到的回波信号进行叠加后生成声呐图像，并对声呐图像进行处理以识别水下目标。受水下环境影响，声呐图像的成像特征包括水下目标对应的目标亮区(简称亮区)、水下目标的阴影对应的目标暗区(简称暗区)，其余部分由较小的黑色/白色斑点、噪声以及背景区域构成的混响区。声呐图像分割的目的在于将目标亮区、目标暗区以及混响区进行区分，从而提取用于识别水下目标的感兴趣区域。声呐图像分割中应用最广泛的是直方图阈值法，该方法认为灰度概率分布的最佳分割与图像的目标区域有关，直方图的波谷可能表示原始图像中的目标区域，但除了灰度特征外，灰度直方图几乎不携带其他图像特征，例如空间信息等，无法实现声呐图像的精准分割。而另一种是基于熵算法的声呐图像分割，研究方向主要集中在阈值选取的合理性以及速度上，该方法一般将声呐图像看作是带有散斑噪声且分辨率低的光本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种声呐图像分割方法，其特征在于，包括：/n对声呐图像进行滤波处理，得到第一图像；/n在第一图像中定位目标亮区，利用膨胀算子对所述目标亮区的边缘检测点进行局部增强，并将增强后的目标亮区叠加所述第一图像中，得到第二图像；/n利用基于二维直方图模糊加权Tsallis熵分割算法，对所述第二图像中的目标亮区、目标暗区和混响区进行分割，得到第三图像；/n对所述第三图像进行后处理，得到最终的分割图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种声呐图像分割方法，其特征在于，包括：
对声呐图像进行滤波处理，得到第一图像；
在第一图像中定位目标亮区，利用膨胀算子对所述目标亮区的边缘检测点进行局部增强，并将增强后的目标亮区叠加所述第一图像中，得到第二图像；
利用基于二维直方图模糊加权Tsallis熵分割算法，对所述第二图像中的目标亮区、目标暗区和混响区进行分割，得到第三图像；
对所述第三图像进行后处理，得到最终的分割图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在第一图像中定位目标亮区包括：
采用Robert算子对所述第一图像进行边缘检测；
对边缘检测图像进行局部定位预处理，以消除干扰的边缘检测点；
利用基于行列数直方图阈值分割的局部定位算法，定位所述目标亮区。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用膨胀算子对所述目标亮区的边缘检测点进行局部增强，包括：
遍历所述目标亮区，获取与约束条件匹配的待膨胀处理的边缘检测点，并将与约束条件不匹配的边缘检测点移除；
采用disk膨胀算子对所述待膨胀处理的边缘检测点进行布局增强。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于二维直方图模糊加权Tsallis熵分割算法，对所述第二图像中的目标亮区、目标暗区和混响区进行分割，包括：
利用波谷权值系数和对角线权值系数，计算加权函数；
根据所述加权函数和第二图像的二维模糊Tsallis熵，基于最大熵机制，求解最优阈值向量；
根据所述最优阈值向量，利用图像阈值分割方法，对所述第二图像中的目标亮区、目标暗区和混响区进行分割。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照如下方式求解所述最优阈值向量：
(a1xa2xb1xb2x)＝argmax(S×w(a1x,b1x)×w(a2x,b2x))
其中，加权函数w(i,j)表示为：
w(i,j)＝1-H(i,j)-A(i,j)
对角线权值系数A(i,j)表示为：
A(i...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦圣喜，霍子钰，郭海涛，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22