[发明专利]一种新的声学图像组合增强方法

说明书

本发明提供了一种新的声学图像组合增强方法，根据直方图均衡化后的声学图像中大量低灰度值的像素点映射到整个灰度范围，低灰度级区间的直方图分布比较离散，高灰度级区间的直方图分布比较集中，等间距处理声学图像中有效灰度级的间距，再叠加上Robert梯度算子提取的边缘细节信息。本发明可以有效增强声学图像中边缘细节的显示效果，从而为声学图像中边缘细节的显示效果能进一步优化提供技术参考。

技术领域

本发明属于声学图像处理技术领域，更具体的，涉及到一种新的声学图像组合去噪方法。

背景技术

随着水下成像声纳的日益普及，声学图像处理技术广泛应用于军事、海洋测绘、海洋渔业等领域。声学图像处理技术作为水声图像领域的研究热点，有许多关键技术有待发现和研究，其中声学图像增强方法研究具有特别意义，由于各个物体对声波具有不同的散射特性，成像声纳接收到的散射回波有弱有强，并且声波在海水中传播会存在传播损失，导致边缘细节信息显示不明显，无法与背景环境进行区分。通过一种新的声学图像组合增强方法对获得的声图进行增强处理，从而为声学图像中边缘细节的显示效果能进一步优化提供技术参考。

传统的声学图像增强方法可以按照灰度变换、直方图变换和图像锐化进行分类，直方图变换中的直方图均衡化可以增强声学图像中边缘细节信息，但声学图像中大量低灰度值的像素点映射到整个灰度范围，低灰度级区间的直方图分布比较离散，高灰度级区间的直方图分布比较集中，使图像的层次感变差，出现了过增强现象，因此需要一种新的声学图像组合增强方法对声学图像进行有效处理。

发明内容

本发明旨在提供一种新的声学图像组合增强方法，以为声学图像中边缘细节的显示效果能进一步优化提供技术参考。

本发明提供了一种新的声学图像组合增强方法，包括大小为row×line的声学图像，所述的声学图像是指成像声纳探测并显示出的图像，根据直方图均衡化后的声学图像中大量低灰度值的像素点映射到整个灰度范围，低灰度级区间的直方图分布比较离散，高灰度级区间的直方图分布比较集中，等间距处理声学图像中有效灰度级的间距，再叠加上Robert梯度算子提取的边缘细节信息。

进一步地，根据权利要求1所述的一种新的声学图像组合增强方法，其特征在于：使用Robert梯度算子提取出声学图像中的边缘细节信息。所述的边缘细节信息提取计算过程包括：

S11.假设X(i,j)为待处理声学图像中点(i,j)的灰度值，计算有用信号边缘细节信息的灰度值。

edge(i,j)＝|X(i,j)-X(i+1,j+1)|+|X(i+1,j)+X(i,j+1)|,(i∈[1,row],j∈[1,line])

进一步地，根据权利要求1所述的一种新的声学图像组合增强方法，其特征在于：将待处理的声学图像中像素点的灰度值映射到[0,L-1]范围内，声学图像中有效灰度级的个数为L。

进一步地，根据权利要求1所述的一种新的声学图像组合增强方法，其特征在于：对待处理的声学图像使用直方图均衡化进行处理，所述的直方图均衡化计算过程包括：

S21.根据待处理声学图像的有效灰度级个数L，计算各灰度级的累积分布函数。

其中，n为声学图像中像素点的总个数，n_i为灰度级i的像素点个数，p(i)为灰度值i的像素点分布概率。

S22.根据各灰度级的累积分布函数计算出各像素点的灰度值，在实际应用中，还需要对各像素点灰度值映射后的结果进行取整运算。

进一步地，根据权利要求1所述的一种新的声学图像组合增强方法，其特征在于：对直方图均衡化后的声学图像进行直方图灰度级等间距处理，所述的直方图灰度级等间距处理计算过程包括：