【摘 要】
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声呐图像分割是图像分割技术发展中的组成部分，是水下目标识别与检测的重要一环。传统方法中基于有监督分割方法的算法往往代价较大，表现出试验周期长、实时性较差、运行速率较慢等不足。并且由于声呐图像的成像质量差、分辨率不高、边缘条件不清晰、人工标注工作量大等客观因素，不易建立用于有监督模型训练的大规模数据集，使得传统分割方法越来越不适应当前实际应用的多方面要求。将基于无监督学习卷积神经网络引入到声呐图像分
【基金项目】
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中国船舶集团科技创新与研发项目“海上多平台无人系统自主/协同技术研究”（201808k）；
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声呐图像分割是图像分割技术发展中的组成部分，是水下目标识别与检测的重要一环。传统方法中基于有监督分割方法的算法往往代价较大，表现出试验周期长、实时性较差、运行速率较慢等不足。并且由于声呐图像的成像质量差、分辨率不高、边缘条件不清晰、人工标注工作量大等客观因素，不易建立用于有监督模型训练的大规模数据集，使得传统分割方法越来越不适应当前实际应用的多方面要求。将基于无监督学习卷积神经网络引入到声呐图像分割任务中，分割模型通过对单帧声呐图像进行训练和测试，最后经过推理得到将阴影区和目标高亮区分割后的声呐图像，得到分割出来的水下目标。通过对实验的分割结果进行各项指标分析，证明此方法有着更好的运行效率和分割精度，并且实时性较高，综合性能优于传统方法。
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