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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测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：CN115272461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210832943.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测方法是由陶维亮设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋测绘技术领域，公开了一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测方法。本发明基于侧扫声呐测量平台测量得到的左右舷原始条带图像，充分利用海底边界的梯度特征、连续性、对称性等先验信息，全自动地提取图像中的海底线，从而得以测量声呐平台相对海底的高程，为下一步斜距信息转平距信息及合成地貌图像打下了基础，本发明简单易操作，具有鲁棒性，具备大范围应用的潜力。

本发明授权一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识的侧扫声呐图像的海底高程检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取左舷条带图像和右舷条带图像，并转换为灰度图像，得到左舷灰度矩阵IL和右舷灰度矩阵IR； 步骤2、基于预设的阈值，分别对所述左舷灰度矩阵IL、所述右舷灰度矩阵IR进行分类，得到左舷分类矩阵CL和右舷分类矩阵CR； 步骤3、基于左舷模板对所述左舷分类矩阵CL中的各个断面进行匹配，得到左舷相关性矩阵XL；基于右舷模板对所述右舷分类矩阵CR中的各个断面进行匹配，得到右舷相关性矩阵XR； 步骤4、基于所述左舷相关性矩阵XL得到左舷连续性矩阵QL，基于所述右舷相关性矩阵XR得到右舷连续性矩阵QR； 步骤5、基于所述左舷相关性矩阵XL得到左舷对称性矩阵SL，基于所述右舷相关性矩阵XR得到右舷对称性矩阵SR； 步骤6、综合所述左舷相关性矩阵XL、所述左舷连续性矩阵QL和所述左舷对称性矩阵SL，加权得到左舷置信度矩阵BL；综合所述右舷相关性矩阵XR、所述右舷连续性矩阵QR和所述右舷对称性矩阵SR，加权得到右舷置信度矩阵BR； 步骤7、在所述左舷置信度矩阵BL中，对于每个断面，标记其上置信度值最大的点为左舷该断面的海底分界点，将左舷所有断面的海底分界点连成的曲线作为左舷海底线；在所述右舷置信度矩阵BR中，对于每个断面，标记其上置信度值最大的点为右舷该断面的海底分界点，将右舷所有断面的海底分界点连成的曲线作为右舷海底线； 步骤8、基于所述右舷海底线和所述左舷海底线，计算得到海底高程。

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