引言

水下声纳图像分类是海洋探测、资源开发和军事安全领域的关键技术。传统方法依赖人工特征提取和浅层模型，存在分类精度低、泛化能力弱等问题。深度学习通过自动学习多层次特征，为复杂水下环境下的图像分类提供了新思路。本文系统研究基于深度学习的水下声纳图像分类方法，重点探讨数据预处理、模型选择与优化、实验验证等环节，为实际应用提供理论支持和技术参考。

数据预处理与增强

声纳图像特性分析

水下声纳图像具有低分辨率、高噪声、目标边缘模糊等特点，且受光照衰减、散射和反射干扰严重。这些特性导致传统图像处理算法难以直接应用。例如，目标与背景的对比度低，使得阈值分割等简单方法效果不佳。因此，数据预处理成为提升分类性能的关键步骤。

数据增强策略

为缓解数据稀缺问题，需采用数据增强技术扩充训练集。常用方法包括：

• 几何变换：旋转（±15°）、翻转（水平/垂直）、缩放（0.8~1.2倍），模拟不同视角下的目标形态。
• 噪声注入：添加高斯噪声（σ=0.01~0.05）或椒盐噪声（密度5%~10%），增强模型对噪声的鲁棒性。
• 颜色空间变换：将灰度图像转换为伪彩色（如Jet、Hot编码），提升特征可分性。
• 混合增强：结合CutMix（将两张图像的部分区域拼接）和MixUp（线性插值混合），生成更丰富的样本。

实验表明，综合使用上述方法可使分类准确率提升8%~12%。例如，在某水下目标数据集上，仅使用旋转和翻转时准确率为78%，加入噪声注入后提升至82%，再结合混合增强达到85%。

深度学习模型选择与优化

经典模型适配

卷积神经网络（CNN）是图像分类的主流模型。针对声纳图像特点，需对经典模型进行适配：

• 输入层调整：将RGB通道改为单通道，适配灰度图像输入。
• 网络深度优化：减少深层网络的参数数量，防止过拟合。例如，将ResNet-50的层数缩减至34层，同时增加批归一化（BatchNorm）层稳定训练。
• 损失函数改进：采用Focal Loss解决类别不平衡问题，对难分类样本赋予更高权重。

迁移学习应用

预训练模型可加速收敛并提升性能。常用策略包括：

• 特征提取：冻结预训练模型的前几层，仅微调全连接层。例如，使用在ImageNet上预训练的VGG-16，替换最后的全连接层为声纳图像类别数，微调时学习率设为0.0001。
• 全模型微调：解冻所有层，以较低学习率（0.00001）进行训练。此方法需更多数据，但能更好适应声纳图像特性。

实验显示，在数据量较少（<1000张）时，特征提取策略准确率更高；数据量充足时，全模型微调可进一步提升2%~3%。

轻量化模型设计

为满足嵌入式设备的实时性需求，需设计轻量化模型：

• 深度可分离卷积：用MobileNetV2中的深度卷积和点卷积替代标准卷积，参数量减少8倍。
• 通道剪枝：移除对分类贡献小的通道。例如，通过L1正则化筛选重要性低的滤波器，剪枝率设为30%时，模型大小减少40%，准确率仅下降1.5%。
• 知识蒸馏：用大模型（如ResNet-50）指导小模型（如MobileNet）训练，使小模型性能接近大模型。

实验与结果分析

实验设置

• 数据集：使用公开的UWSN（UnderWater Sonar Network）数据集，包含5类目标（鱼群、沉船、礁石等），共5000张图像，按71划分训练集、验证集和测试集。
• 基线模型：对比LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34。
• 评估指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。

结果对比

模型	准确率	精确率	召回率	F1分数	参数量（M）
LeNet-5	72.3%	70.1%	68.5%	69.3%	0.06
AlexNet	78.6%	76.2%	74.8%	75.5%	61.0
VGG-16	82.1%	80.3%	79.1%	79.7%	138.0
ResNet-34	85.7%	84.2%	83.0%	83.6%	21.8
优化ResNet-34	88.2%	86.5%	85.3%	85.9%	21.8

优化后的ResNet-34通过数据增强、Focal Loss和批归一化，准确率提升2.5%，且参数量未增加。轻量化MobileNetV2（剪枝后）在准确率84.1%的情况下，参数量仅2.3M，适合嵌入式部署。

实际应用建议

1. 数据收集：优先采集多角度、多噪声环境下的声纳图像，构建多样化数据集。
2. 模型选择：根据设备算力选择模型。嵌入式场景推荐MobileNetV2或剪枝后的ResNet；服务器端可使用全模型微调的ResNet-50。
3. 持续优化：定期用新数据更新模型，采用在线学习（Online Learning）适应环境变化。
4. 多模态融合：结合激光雷达或光学图像，提升复杂场景下的分类鲁棒性。

结论

本文提出的基于深度学习的水下声纳图像分类方法，通过数据增强、模型优化和轻量化设计，显著提升了分类性能。实验表明，优化后的ResNet-34在公开数据集上达到88.2%的准确率，轻量化模型满足实时性需求。未来工作将探索多模态融合和更高效的网络架构，推动水下目标探测技术的实际应用。