[发明专利]一种侧扫声呐影像的阴影判别方法

权利要求书

1.一种侧扫声呐影像的阴影判别方法，其特征在于：使用了曲线分析与灰度峰值比相结合的方式进行筛选判读，其包括如下步骤：

S1、读取侧扫影像：读取侧扫声呐影像，然后进行灰度统计；

S2、生成统计曲线：根据S1的灰度统计结果生成灰度统计曲线，并获得灰度曲线上的各个峰值点；

S3、峰值点筛除：对S2得到的峰值点进行筛选，剔除干扰峰值点，保留有效峰值点E，所述有效峰值点E包括有效横坐标X和有效纵坐标Y，其中X代表灰度值，Y代表灰度统计数的峰值；

S4、选取灰度对比值：从灰度值区间[35,75]中选取灰度对比值M；

S5、定义阴影灰度峰值：通过S4中的灰度对比值M与所有有效峰值E的有效横坐标X进行对比，存在以下几种情况：

若所有有效横坐标X≥灰度对比值M，则判别侧扫影像无阴影；

若一部分有效横坐标X≥灰度对比值M，其余有效横坐标X＜灰度对比值M，则剔除前一部分有效横坐标X，选取后一部分有效横坐标X中的最大值，将此有效横坐标X对应的有效纵坐标Y定义为P1，选取统计曲线中所有峰值最大的有效纵坐标Y定义为P2；

S6、峰值比判断：将S5得到的峰值数值进行占比分析，所述占比分析依据的数学公式为：

R=P1÷P2

其中，R为阴影灰度峰值占比数，P1为S5中最大值的有效横坐标X对应的有效纵坐标Y，即灰度小于灰度对比值M的最大峰值，P2为S5中得到的统计曲线中的最大峰值；

判断R的数值大小，存在以下几种情况：

若R＞0.1，则判别侧扫影像有阴影；

若R≦0.1，则判别侧扫影像无阴影。

2.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐影像的阴影判别方法，其特征在于：所述S2中，获得灰度曲线上的各个峰值点采用信号处理法。

3.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐影像的阴影判别方法，其特征在于：所述S3中，对灰度曲线上的各个峰值点的筛除采用显著性分析法，所述显著性分析法是读取每个峰值点的数据信息，所述数据信息包括横向坐标x_i和纵向坐标y_i，所述显著性分析法包括如下步骤：

S3.1、确定每个峰值点的左穿越区域以及左区低点；

S3.2、确定每个峰值点的右穿越区域以及右区低点；

S3.3、计算每个峰值点的显著值H；

S3.4、选取显著性对比值C；

S3.5、平峰剔除：将显著值H与显著性对比值C进行对比，存在以下几种情况：

若H≥C，则将该显著值H对应的峰值点保留；

若H＜C，则将该显著值H对应的峰值点剔除。

4.根据权利要求3所述的一种侧扫声呐影像的阴影判别方法，其特征在于：所述显著性对比值C取值为40。