一种侧扫声纳图像特征提取方法及系统

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种侧扫声纳图像特征提取方法及系统，该方法采用LF‑Net网络对两幅相邻的侧扫声纳图像进行特征点提取，并采用KNN算法对LF‑Net提取出的特征点进行匹配。本发明基于深度学习网络LF‑Net引入迁移学习方式解决声纳图像匹配问题，通过构建预训练实测数据匹配模型进行侧扫声纳图像特征点检测，解决了由于侧扫声纳图像数据数量较少，导致泛化能力差的问题；结合KNN算法实现声图特征点的准确匹配，通过对匹配结果进行统计分析来减少误匹配的影响，提升匹配的鲁棒性。本发明可以在没有过多侧扫声纳图像数据时准确匹配两幅相邻侧扫声纳图像，为复杂场景水下声纳图像匹配提供全新的解决思路。