一种基于卷积神经网络的海底底质声呐图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的海底底质声呐图像分类方法，属于图像分类技术领域。具体为获取海底底质声呐图像、对图像进行去噪、增强等预处理，基于Canny算法边缘形状提取，生成灰度‑基元共生矩阵，构建卷积神经网络分类器结构及样本集，训练神经网络，获得分类模型并实现海底底质声呐图像分类。本发明着手于海底底质声呐图像的图形学特征，解决了使用单一方法的缺点，通过卷积神经网络分类器结构自身的学习策略对不同类型海底底质情况进行学习和训练，最终得到具备分类功能的分类模型，达到对海底底质声呐图像进行快速、准确分类的目的。