水下图像背景噪声的分类识别新方法

作者：林鸿生^*; 张晓晖; 孙春生

来源：海军工程大学学报, 2020, 32(06): 72-89.

• 水下图像
• 噪声分类
• Kendall等级相关系数
• 卷积神经网络

为对水下图像背景噪声进行分类识别,提出一种水下图像背景噪声的分类识别方法。首先,采用Kendall等级相关系数检验方法提取水下图像的均匀区域,剔除包含目标的图像块,建立数据集用于分类器训练和测试;然后,设计了一个轻量级的卷积神经网络,训练参数量比现有的分类网络大为缩小;最后,利用数据集对卷积神经网络进行训练和测试。实验结果表明,所提方法准确率达到98%以上,超过了传统的支持向量机方法。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学