拿到一张声纳图，第一件事当然是把它读进来。MATLAB的imread函数闭着眼都能写出来

MATLAB环境下基于熵的声纳图像分割算法 算法程序运行环境为MATLAB R2018a，执行基于熵方法的声纳图像分割，步骤如下。 1. Read the Original Shipwrecked Sonar Image 2. Gray the Image 3. Denoise the Image: DCT (Discrete Cosine Transform) Denoise 4. Edge Detection (Roberts Operator) 5. Removing Shadow Boundaries 6. Image Localization (Threshold) 7. Remove Ship Boundaries 8. Image Dilate White Pixel (Morphology Dilation) 9. Merge Denoise & Dilation Images 10. 2-D Entropy Segamentation 11. Postprocessing

sonar_img = imread('shipwreck.png');

不过原图大概率是彩色的，得先脱色处理。rgb2gray一上，世界清净了：

gray_img = rgb2gray(sonar_img);

这时候图片八成带着海底噪声，就像老电视雪花点。DCT去噪这招挺有意思——把图像分块做余弦变换，砍掉高频分量。代码里8x8分块是经验值，别问我为啥不是7x9，问就是玄学：

dct_img = blockproc(gray_img,[8 8],@(x) idct2(threshold(dct2(x.data),20)));

threshold函数自己写个阈值处理，把高频系数干掉。这操作相当于给声纳图开了个美颜，但别磨皮过度，边缘信息还得留着检测呢。

MATLAB环境下基于熵的声纳图像分割算法 算法程序运行环境为MATLAB R2018a，执行基于熵方法的声纳图像分割，步骤如下。 1. Read the Original Shipwrecked Sonar Image 2. Gray the Image 3. Denoise the Image: DCT (Discrete Cosine Transform) Denoise 4. Edge Detection (Roberts Operator) 5. Removing Shadow Boundaries 6. Image Localization (Threshold) 7. Remove Ship Boundaries 8. Image Dilate White Pixel (Morphology Dilation) 9. Merge Denoise & Dilation Images 10. 2-D Entropy Segamentation 11. Postprocessing

边缘检测环节，Roberts算子这种老古董居然还在用。不过对弱边缘敏感倒是真的：

edge_img = edge(dct_img,'roberts',0.05);

阈值0.05得微调，太小会捕捉到噪声，太大会漏真边缘。这时候阴影边界开始捣乱，得用区域生长法把它们灭了。重点在于种子点选择，往声波反射强的区域撒点：

shadow_mask = regiongrowing(edge_img, seed_points, 10); clean_edge = edge_img .* ~shadow_mask;

处理完的边界还是支离破碎，得用形态学膨胀把白像素连起来。结构元素选圆盘还是矩形有讲究，这里用3x3菱形：

se = strel('diamond',3); dilated_img = imdilate(clean_edge, se);

重头戏在二维熵分割。传统一维直方图熵扛不住纹理变化，得搞二维联合熵。代码实现有个坑——灰度共生矩阵的计算量会指数爆炸，记得用滑动窗口：

entropy_img = entropyfilt(merged_img, ones(7)); threshold = graythresh(entropy_img); binary_mask = imbinarize(entropy_img, threshold*0.8);

最后的后处理要玩点花活。小区域直接填平，孔洞用形态学闭运算补上，边缘拿中值滤波磨一磨。整个过程像拼乐高，每个模块都要严丝合缝。跑完流程看着分割出来的沉船轮廓，只能说——这波熵的操作，稳！