基于优化二维变分模态分解与迁移学习的水下目标识别方法.docx

基于优化二维变分模态分解与迁移学习的水下目标识别方法
基于优化二维变分模态分解与迁移学习的水下目标识别方法
摘要：在水下目标识别的问题中，由于水下环境的特殊性质，传统的图像处理方法往往无法取得良好的效果。为了提高水下目标识别的准确性和鲁棒性，本文提出一种基于优化二维变分模态分解与迁移学习的方法。首先，利用二维变分模态分解对水下图像进行特征提取，将水下目标的子空间特征提取出来；然后，通过迁移学习的思想，将源领域的知识迁移到目标领域，提高水下目标识别的准确性。实验结果表明，该方法在水下目标识别问题上取得了较好的效果。
关键词：水下目标识别，二维变分模态分解，迁移学习
一、引言
水下目标识别在海洋研究、海洋工程和海洋资源开发等领域具有重要的应用价值。然而，由于水下环境的特殊性，水下图像往往存在模糊、光照不均匀等问题，导致传统的图像处理方法难以取得满意的效果。因此，研究一种适应水下环境的目标识别方法具有重要意义。
二、相关工作
针对水下目标识别问题，已经有一些相关的研究工作。其中，基于特征提取的方法是一种常见的方式。通过寻找水下目标的鲁棒特征，可以提高目标识别的准确性。另外，迁移学习的思想也被应用于水下目标识别中。通过将源领域的知识迁移到目标领域，可以提高目标识别的性能。然而，现有的方法往往局限于传统的特征提取方法和迁移学习方法，效果有待进一步提升。
三、方法描述
为了提高水下目标识别的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于优化二维变分模态分解与迁移学习的方法。具体步骤如下：
1.数据集准备：收集水下目标的图像数据集，并将其分为源领域和目标领域。
2.二维变分模态分解：利用二维变分模态分解对源领域的水下图像进行处理，提取图像的子空间特征。二维变分模态分解是一种有效的特征提取方法，可以提取出具有较好鲁棒性的特征。
3.迁移学习：将源领域的知识迁移到目标领域。通过迁移学习的方法，可以充分利用源领域的知识，提高目标领域的识别准确性。
4.目标识别：利用迁移学习后的模型对目标领域的水下图像进行识别。通过优化二维变分模态分解与迁移学习，可以取得较好的识别性能。
四、实验结果
本文在水下目标识别数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的方法在水下目标识别问题上取得了较好的效果。与传统的方法相比，本文方法在准确性和鲁棒性上都有显著的提升。
五、结论
本文提出了一种基于优化二维变分模态分解与迁移学习的水下目标识别方法。实验结果表明，该方法在水下目标识别问题上取得了较好的效果。未来的研究可以继续优化该方法，进一步提高水下目标识别的性能和鲁棒性。
参考文献：
[1]LiZ,LiuS,ZhangC,etal.Underwaterobjectrecognitionfromimagesbasedonmodalitytransfer[J].JournalofAppliedRemoteSensing,2016,10(2):025013.
[2]ZhangC,LiuS,XuH,etal.Underwatertargetrecognitionbasedonswitchablefeaturefusiontransferlearning[J].InfraredPhysics&Technology,2020,107:103247.
[3]ZhangJ,DingJ,LiuJ,etal.Deeplearningforunderwaterimageenhancement[J].NeuralComputing&Applications,2019,31(12):9755-9763.
[4]ZhangY,LuoJ,DengY.Singleimageunderwatertargetdetectionwithgenerativeadversarialnetworks[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2019,61:84-93.