侧扫声呐探测器是一种广泛应用于探测水底地形地貌的声学探测设备,广泛用于工农业生产和军事领域。其工作原理是一通过向水底发射脉冲声波信号,然后接受水底海床或目标物返回的声信号,并通过一系列处理产生灰度图像,这种图像本来是不具备颜色的,并且人眼对灰度图像的识别等级只有40左右,对彩色的识别种类则可以达到上千等级,所以后期的处理中可以对声呐图像进行伪彩色处理,以提高侧扫声呐设备的图像对于人眼的识别率。本研究针对侧扫声呐技术国内外的研究现状和不足,侧扫声呐的的原始数据噪声大,灰度分布范围窄的特点通过比较现在比较有效的去燥算法,选择BM3D作为去噪算法,并做了相应的改进来提高处理速度,针对声呐图像灰度范围窄的问题,先用直方图均衡化,将图像灰度级拉到一个比较宽的范围,为后面的伪彩色编码做准备。论文接着结合人眼感知颜色差的计算公式,提出了基于人眼感知颜色差的LCH空间的伪彩色编码方法,在这一方法的基础上又结合声呐图像边缘信息比较重要的特点,提出了对图像进行多阈值分割后在不同的分割层对图像分别进行边缘伪彩色和在其它层对图像在原灰度图像上进行伪彩色,之后将两幅图像融合的伪彩色处理方法。考虑到声呐图像可以分为目标区、背景区、阴影区的分类特点,提出了采用结合图像纹理的FCM算法对图像进行聚类,聚类后对不同的类通过直方图交叉法进行色调迁移,来让图像色调更丰富接近自然色彩。通过论文中提出的方法在图像的预处理阶段图像经过BM3D降噪后图像的峰值信噪比可以达到34.33,MSE可以达到0.1474,通过基于人眼识别率的处理方法图像的信息熵可以相对于原始灰度图提高2倍。CIDE2000参数也可以相对原始灰度图像提高1.83倍。图像清晰度可以相对于原始图像提高3.73倍。本论文提出的伪彩色处理方法可以明显提高图像的人眼识别率和图像的清晰度,通过颜色迁移的方法使伪彩色的编码更易于观测目标,伪彩色后的图像更接近自然颜色,研究所采用方法对侧扫声呐的成像水平有大幅度提高。