[发明专利]一种基于边界约束的侧扫声呐图像统计增强算法

权利要求书

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为该点的横坐标数值；

S2:修正补偿：构建特征修正函数V=a*logx+b*x²+c*x+d，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)-I_min)/(I_max-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)，其中，x为该点的横坐标数值；

S4:边缘条件约束修正：选取图像表征函数f₂(x)边缘处的像素值作为背景的约束值，对（3）中拉伸后的图像像素进行线性调整修正，最终获得边界约束的增强图像。

2.根据权利要求1所述的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：所述特征修正函数V=a*logx+b*x²+c*x+d中的a、b、c、d均为常数，且四者皆可为零。

3.根据权利要求1所述的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：所述步骤（4）边缘条件约束修正时具体包括以下步骤：

（1）在目标图像左右两侧背景处的位置上的各选取一处，选取的两处位置沿目标图像的中心线对称，左侧选取的位置是横坐标为X1的位置，并求出此处像素的平均值T1，左侧选取的位置是横坐标为X2的位置，并求出此处像素的平均值T2；

（2）设T1T2,若不满足，交换求取T1和T2的值，取T1和T2的平均值Tm作为背景的约束值，Tm=(T1+T2)/2；

（3）利用线性拉伸函数

将整体像素拉伸至0-255，对二次增强图像进行线性修正，最终获得边界约束的增强图像，边界约束的增强图像即为最终的高质量图像。