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海洋图像中特征提取方法的研究与应用的综述报告
海洋图像特征提取是海洋图像处理中的核心问题，该问题的解决能够对海洋资源调查、海洋环境监测、军事安全等领域产生积极的应用效果。本篇综述将对海洋图像中常用的特征提取方法及其应用进行介绍。
1.基于传统图像处理方法的特征提取
传统的图像特征提取方法主要有颜色、纹理、形状、边缘等方面。在海洋图像处理中，针对海洋环境特性，常用的方法有：
1.1颜色特征
海洋图像的颜色特点丰富多彩，对海洋生物分类、海洋物质检测等方面起着至关重要的作用。颜色特征提取可通过建立颜色直方图或颜色特征提取算法来实现。常用的颜色特征提取方法有总体颜色分布、颜色矩、颜色熵等，其中颜色矩计算结果直观，易于理解，因此被广泛应用。
1.2纹理特征
海洋图像中不同的纹理特征可以用于海洋物质检测、海洋底质分类等方面。纹理特征提取方法主要有灰度共生矩阵、小波变换、局部二进制模式等，其中灰度共生矩阵在海洋图像中应用较广泛。
1.3形状特征
形状特征提取可用于海底地形定位、海洋表层流判别等。形状特征提取方法主要有边界链码、轮廓方向谱、多边形逼近等，其中边界链码因计算简单、易于实现而被广泛应用。
2.基于深度学习的特征提取
随着深度学习技术的不断发展，深度学习在海洋图像处理中的应用也越来越广泛。深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。海洋图像中常用的深度学习模型有：
2.1卷积神经网络
卷积神经网络在海洋图像中应用广泛，可用于分类、检测、识别等任务。常用的海洋图像卷积神经网络模型有VGG、ResNet、Inception等。
2.2循环神经网络
循环神经网络可以对时序数据进行建模，因此在海洋图像处理中可用于视频分类、交通流量预测等方面。
2.3生成对抗网络
生成对抗网络可以学习统计数据的分布，进而生成逼真的新样本。在海洋图像处理中，生成对抗网络可用于图像增强、海洋气象预测等。
总之，海洋图像中特征提取方法的选择应根据具体任务需要，传统图像处理方法和深度学习方法相辅相成，提高了海洋图像处理的效率和精度，为海洋资源调查和海洋环境保护等产生了重要的应用效果。