如何从多源声学图像中提取有效信息用于融合，如何实现有效的信息融合以提高底质分类的精度等，是业内近年来值得研究的重要问题。鉴于此，本书重点探讨了融合多源声学图像信息的水下底质分类方法，针对融合过程中的关键问题探讨了多源声学图像特征提取与特征选择方法、面向对象的自动底质分类方法以及适用于底质分类的图像信息融合方法，同时结合实验进行了方法验证和分析。 本书适合相关专业师生作为辅助教材，也可以作为相关领域工作人员的指导读物。

前言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 存在的问题
1.4 研究内容与技术路线
1.5 本书的组织结构
第2章 水底多源声学图像的形成原理
2.1 水底声学图像的成像理论
2.2 侧扫声呐的声学图像形成原理
2.3 多波束系统的声学图像形成原理
2.4 浅地层剖面仪的声学图像形成原理
2.5 多源声学图像的比较
2.6 本章小结
第3章 多源声学图像的特征分析
3.1 水底多源声学图像的底质特征描述
3.2 实验数据及研究区概况
3.3 多源声学图像的特征提取
3.4 基于相关性聚类的多源声学图像特征筛选方法
3.5 本章小结
第4章 面向对象的多源声学图像底质分类方法
4.1 水底多源声学图像分割
4.2 水底多源声学图像的特征选择
4.3 面向对象的水底多源声学图像分类
4.4 本章小结
第5章 面向水下底质分类的多源声学图像信息融合方法
5.1 面向水下底质分类的多源声学图像融合综合模型
5.2 基于水底地貌、地形图像的特征级融合与底质分类方法
5.3 一种基于水底地貌、地形图像的决策级融合与底质分类方法
5.4 一种基于水底地貌、地形和浅地层剖面图像的决策级融合与底质分类方法探讨
5.5 本书采用的几种底质分类方法综合比较
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本书的主要结论和创新点
6.2 研究展望
参考文献
致谢