双阈值Ostu算法的侧扫声纳图像分割

摘要

为了利用侧扫声纳进行水下目标的探测和识别,首先必须将声纳图像分为亮点、阴影和背景三部分.由于多数侧扫声纳图像各部分灰度对比较明显,所以适合采用阈值分割的方法进行图像分割.本文针对基本的Ostu阈值提取算法,提出了改进的双阈值Ostu算法,从而满足将图像分为三部分的需求,得到分割阈值.在Ostu算法中,除了使用灰度均值,还使用了灰度方差作为特征量对阈值进行了自动提取.然后根据侧扫声纳图像的特征提出了一种快速分割的算法,将提取的阈值应用到该算法中,成功地将侧扫声纳的亮点和阴影在复杂的背景噪声中分割提取出来.并且发现方差比均值更适合用于Ostu算法进行图像分割,得到的分割效果更好,提高了算法的正确性和合理性.