Un problema común en las imágenes de sonar de barrido lateral submarino es la sombra acústica generada por el haz. Aparte de eso, hay varias razones que afectan la calidad de la imagen. En este artículo, se presenta un algoritmo innovador con dos métodos alternativos de aproximación de histograma. La aproximación del histograma se basa en estimar automáticamente el umbral óptimo para convertir las imágenes originales en escala de grises en imágenes binarias. El algoritmo propuesto elimina las sombras y enmascara la mayoría de las imperfecciones en las imágenes de sonar de barrido lateral. La idea es seleccionar un umbral adecuado hacia el mínimo local más a la derecha del histograma, es decir, el más cercano a los valores blancos. Para este propósito, el envolvente del histograma se aproxima mediante dos métodos alternativos de extracción de contornos: ajuste de curvas polinómicas y suavizado de datos. Los resultados experimentales indican que el algoritmo propuesto produce resultados superiores a los métodos de umbralización populares y a los filtros de detección de bordes comunes, incluso después de la expansión de la corrosión. El algoritmo es simple, robusto y adaptativo, y puede ser utilizado en el reconocimiento automático de objetivos, clasificación y almacenamiento en bases de datos multimedia a gran escala.