一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法制造技术

本发明专利技术属于侧扫声呐图像增强算法的技术领域，涉及一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法。该算法主要适用于在统一区域内，背景场图像反射强度较为一致的侧扫图像，通过原始图像统计分析作出原始图像表征函数，通过构建特征修正函数获得修正后的图像，通过线性拉伸函数拉伸修正后图像的整体像素，并求取拉伸后图像的表征函数，通过边界条件约束对修正后的图像进行调整修正，最终获得高质量的图像。本算法利用侧扫声呐纵向统计规律作为约束条件，本方法可以对侧扫声呐图像进行灰度均衡，且可以消除传统增益方法对部分图像增益效果不佳的情况。果不佳的情况。果不佳的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法


[0001]本专利技术涉及侧扫声呐图像增强算法的
，尤其是涉及一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法。

技术介绍

[0002]侧扫声呐图像在水下地质地貌勘测、目标搜寻、障碍物探测和海三维模型反演等领域有着广泛的应用。尤其是由于近年来重要战略航道鱼雷、水雷等布设密度加大的原因，侧扫声呐图像分割与目标识别的需求也越来越旺盛。高质量的侧扫声呐图像对水下鱼雷探测、敌方水下侦查设备识别等国防活动具有非常重要的意义。
[0003]目前，侧扫声呐图像分割区域都是从整体图像中截取出来的部分图像，导致图像分别率极低，对图像分割与目标识别造成了一定的困难。从侧扫声呐图像直接截取的图像，图像整体像素范围较为集中，图像分辨率差，截取的图像即使经过增益改正，但是增益改正效果仍然不理想，图像分辨率仍然较差。
[0004]本文提出一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法，本算法利用侧扫声呐纵向统计规律作为约束条件，可以在统一框架下解决该问题，为侧扫声呐图像分割提供高质量图像。
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技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法，其特征在于：通过原始图像统计分析作出原始图像表征函数，通过构建特征修正函数获得修正后的图像，通过线性拉伸函数拉伸修正后图像的整体像素，并求取拉伸后图像的表征函数，通过边界条件约束对修正后的图像进行调整修正；包括以下具体步骤：S1:求取统计表征函数，统计侧扫图像垂直于航线方向的平均像素值，作为图像的表征函数f1(x)，其中，x为表征函数f1(x)的横坐标数值；S2:修正补偿，综合考虑侧扫声呐的工作特点、辐射校正与成像特点，构建特征修正函数V=a*logx+b*x2+c*x3/2+d，其中c*x3/2是传播距离与辐射畸变两项的综合修正，对表征函数f1(x)进行均衡修正，对第i行的各像素值加上修正值v，获得增益修正图像；S3:像素线性拉伸，统计增益修正图像中像素的I_max与最小值I_min，利用线性拉伸函数I(i，j)=255*(I(i，j)
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I_min)/(I_max
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I_min)，将整体像素拉伸至0
‑
255，得到二次增强图像，统计二次增强图像垂直于航线方向的平均像素值，作为图像的表征函数f2(x)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘大川，马龙，张莹，吴少林，马治忠，孟祥恩，宋晓晓，
申请(专利权)人：上海源浠海洋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：