[发明专利]一种声呐图像分割方法和设备

权利要求书

1.一种声呐图像分割方法，包括：

使用声呐原始数据建立无向图；

在所述无向图中同时通过最小生成树和最大生成树对所述无向图进行分割，其中，通过所述最小生成树在所述无向图中划分出背景区域，通过所述最大生成树在所述无向图中划分出目标区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用声呐原始数据建立无向图，包括：

将所述声呐原始数据中所有的点构成点集V，将所述声呐原始数据中所有连接相邻两点的边构成边集E，相邻两点的数据值之差为边的权重，点集V和边集E构成无向图G(E,V)。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述最小生成树对所述无向图进行分割，包括：

将所述无向图中边的权重从小到大排序，依次对所述无向图中的边进行合并判断，在当前要进行生长的边的两个顶点不属于同一颗树且所述两个顶点分属的两棵树符合最小生成树相似性条件时，将所述当前要进行生长的边连接的两棵树合并。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述两棵树符合最小生成树相似性条件包括：

D_min(C₁,C₂)<min(D_min(C₁)+d₁,D_min(C₂)+d₂)

其中，

D_min(C₁,C₂)为所述当前要进行生长的边的权重最小值，min(D_min(C₁)+d₁,D_min(C₂)+d₂)表示取D_min(C₁)+d₁和D_min(C₂)+d₂中的最小值，D_min(C₁)为树C₁中边的权重最大值，D_min(C₂)为树C₂中边的权重最大值，size(C₁)为树C₁中的节点数，size(C₂)为树C₂中的节点数，ε为所述无向图中所有边权重的均值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述最大生成树对所述无向图进行分割，包括：

将所述无向图中边的权重从大到小排序；

在最大生成树起始生长时，确定当前要进行生长的边属于目标区域；

在当前要进行生长的边的两个顶点不属于同一颗树且所述两个顶点分属的两棵树符合最大生成树相似性条件时，将所述当前要进行生长的边连接的两棵树合并。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在最大生成树起始生长时，确定当前要进行生长的边属于目标区域，包括：

在所述最大生成树起始生长时，确定当前要进行生长的边中两个顶点的最大值大于预设的阈值。