一种基于特征选择的水下目标图像识别方法

本发明公开了一种基于特征选择的水下目标图像识别方法，主要包括六个步骤。首先，获取水下目标的原始图像并应用中值滤波进行去噪，增强图像边缘。接着，对去噪后的图像进行对比度增强和锐化处理，并结合数学形态学操作优化目标边缘特征。然后，提取图像的颜色特征、纹理特征和边缘特征，并对其进行归一化处理。通过核主成分分析(KPCA)方法选择和降维特征。基于降维后的特征，利用多层感知器(MLP)构建人工神经网络进行分类，并通过反向传播算法优化模型。最后，通过实验验证模型的分类结果和性能指标，确保方法的有效性。该方法可以实现水下目标的自动识别，并为相关领域提供了有效的技术支持。