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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119313808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411202741.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法是由涂惺肄;赵春禄;许家铭;张易;严静远;王元之;文艳翔设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法，它包括以下步骤：Step1、将原始声纳图像转为灰度图；Step2、对图像进行去噪处理；Step3、进行阴影边沿标定；Step4、分割目标区域；Step5、剔除小目标区域；Step6、求解目标区域的俯仰角；Step7、重建目标区域。本发明利用多波束前视声纳成像原理为研究对象，对声波的发送、反射和接收过程进行分析，实现一种利用声传播的反向推理，得到声纳图像中目标物的三维重建。

本发明授权一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标阴影和灰度的声纳图像三维重建方法，其特征在于：它包括以下步骤： Step1、将原始声纳图像转为灰度图； Step2、对图像进行去噪处理； Step3、进行阴影边沿标定； Step4、分割目标区域，使用SLIC方法对声纳图像进行超像素分割，所述SLIC方法具体实施步骤如下： Step4.1、聚类中心初始化：超像素的数量大小设定之后，图像中的聚类中心均匀分布，假设图像中的像素点的数量为N，通过预分割，将图像预分割为K个尺寸大小相同的超像素，此时每个超像素包含的像素数量为NK，每一个临近的聚类中心的中间距离可以近似为； Step4.2、在范围为邻域内，聚类中心可以重新选取，首先计算该邻域内所有像素点的梯度值，在邻域内梯度最小的地方放置聚类中心，这样就有效防止梯度较大的轮廓的边界放置聚类中心，不会影响后续聚类效果； Step4.3、为每个聚类中心的邻域内的每个像素点分配类标签：将超像素的尺寸设置为； Step4.4、通过距离度量，包括颜色距离和空间距离，搜索到的每一个像素点，都需要计算它到聚类中心的距离； Step4.5、对上述计算过程进行迭代优化，直到误差收敛为止； Step5、剔除小目标区域； Step6、求解目标区域的俯仰角，求解目标区域的平面点的法向量的具体方法为，首先对缺陷进行三维重建，需要将该缺陷在三维空间和二维平面中表示，分别建立空间和平面坐标系； 取空间坐标系下点P，其对应的三维空间坐标为，对应的极坐标为，P点与XY平面之间的夹角为声纳的俯仰角，在三维空间坐标下与极坐标下的转换关系可以表示为： ； 对应的极坐标表达式为： ； 其中，R表示点P到声纳中心的直线距离； 由上式可知空间场景中点P的高度表达式，其中各点的R数值已知，如何求解目标表面点俯仰角是三维重建的难点，假设缺陷目标位于平坦的管道中，管道与目标之间的位置关系需要确定，定义管道底部平面法向量，假设在平坦管道底部的P三维特征位置点球坐标P可以表示为： ； 由于法向量具有随意伸缩的不确定性，的取值为负常数定值，令，将P和n的坐标代入上式并整理可得式，即： ； 三维坐标系的点O是声纳声波发射中心的位置，其相对于管底的高度为h，过O作OH垂直于管底平面，垂足为H，Z轴负半轴与管底平面交点为K，可经解析声纳原始软件中的传感器测得的数据获得，假设，则可获得下式： ； 位于管道底部的空间坐标P，满足，因此可K点和n点之间的关系： ； 设置窗口的开始处为声纳的最小倾角，最远处为声纳的最大倾角，假设为声纳图像上最小探测距离上点数量，点的坐标可依次写为： ； ； 将各个点的坐标代入，可得， ； 可简写为的形式，其中得A和X分别可以表示为： ； ； 将得到，整理得法向量n可表示为： ； 其中，为，上述求解过程中使用了线性回归的方法，利用能得到管道底部平面点的像素点使用最小二乘的方法拟合坐标点平面，平面的方程式系数是该像素点法向量的坐标，区域内的像素可经过计算得到管道底部的平面点的法向量； Step7、重建目标区域。

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