罗进华，蒋锦朋，朱培民

（1.中海油田服务股份有限公司，天津300451；2.中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，湖北武汉430074）



基于数学形态学的侧扫声呐图像轮廓自动提取

罗进华1，蒋锦朋2，朱培民2

（1.中海油田服务股份有限公司，天津300451；2.中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，湖北武汉430074）

摘要：侧扫声呐图像特征自动提取的难点在于特征地貌边缘检测较困难，依据图像灰度突变检测得到的边缘比较粗糙、不连续，而且有断口和小洞。本文在对图像进行预处理和阈值化的基础上，采用数学形态学方法对图像进行处理，即用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，得到连续化、粗化、圆滑的特征区域边缘填充目标内部阴影且消除背景噪声。基于数学形态学的侧扫声呐图像特征自动提取的主要步骤为：首先对侧扫声呐图像进行预处理，然后进行灰度阈值化，接着采用数学形态学方法进行处理，最后对处理后的图像进行边缘检测，提取出特征地貌边缘。实验表明，采用数学形态学方法进行处理后，错断、离散的海底目标物变得连续，背景噪声大大减少，自动提取结果准确可靠。

关键词：侧扫声呐图像；数学形态学；海底地貌特征；自动提取

1　引言

目前的海底探测主要依赖于声学探测技术［1］。侧扫声呐成像技术是一种重要的海底声成像技术，它运用海底地物对入射声波反向散射的原理来探测海底微地形和底质特性。……