本文介绍了一种使用合成孔径声纳（SAS）图像和光学图像相结合的多模态组合来区分人工目标和岩石等对象的分类算法。该算法解决了两种模态之间强度和对象形成差异的问题，并使用新的几何形状描述符来获取影子和高光之间的几何关系。实验结果表明，该算法在水下目标区分方面具有更好的分类性能。