水下目标搜索与识别技术
水下目标识别
水下目标识别水下目标识别是指利用各种技术手段，对水下环境中的目标进行有效的识别和分类。
水下目标识别在海洋资源勘探、海洋环境监测、水下作业和军事等领域具有重要的应用价值。
本文将详细介绍水下目标识别的基本原理和常用方法。
水下目标识别的基本原理主要包括声纳识别、光学识别和化学识别。
声纳识别是利用声波在水中传播的特性，通过声纳设备对水下目标进行探测和识别。
光学识别则是利用光学传感器，对水下目标的形态和特征进行观测和分析。
而化学识别则是通过分析水下目标的化学成分和组成，进行目标的识别和分类。
目前，水下目标识别的常用方法主要包括特征提取和模式识别两个主要步骤。
特征提取是指通过对水下目标的观测数据进行处理，提取出具有代表性的目标特征。
常用的特征包括目标的形状、尺寸、纹理和颜色等。
而模式识别则是通过对提取到的目标特征进行比对和匹配，将目标识别为某一类别。
在声纳识别中，常用的方法包括目标回声信号的时域分析和频域分析。
时域分析是指对回声信号进行时间序列的处理，获得目标的形态和闪烁特征。
而频域分析则是通过将回声信号转换为频域信号，进一步分析目标的频率、相位和幅度等特征。
在光学识别中，常用的方法包括目标边缘检测、纹理分析和颜色识别。
目标边缘检测是指通过对水下目标的图像进行边缘提取，获得目标的形状和轮廓信息。
纹理分析则是通过对图像进行纹理特征的提取和分析，获得目标的细节特征。
而颜色识别则是通过对图像进行色彩空间的分析，将目标识别为某一类别。
在化学识别中，常用的方法包括目标样品的采集和分析。
目标样品的采集可以通过水下机器人和无人潜水器等设备进行，将水下目标的样品带回实验室进行进一步分析。
常用的分析技术包括质谱、红外光谱和核磁共振等。
总之，水下目标识别是水下工程和海洋科学中的重要研究领域。
通过对水下目标的有效识别和分类，可以提高海洋资源的开发利用效率，保护海洋环境，提升水下作业的安全性和效益。
随着技术的不断发展，水下目标识别技术也将得到进一步的提升和应用。
第8章水下目标识别
第8章水下目标识别水下目标识别是指通过使用各种水下传感器和技术，对水下目标进行识别和分类的过程。
水下目标识别在水下活动和研究中具有重要的意义，它可以帮助人们更好地理解和研究海洋生态系统，保护和管理海洋资源，以及实施海洋救援、勘测和战争行动等。
水下目标的识别与在陆地上识别目标的方式有所不同，主要是由于水下环境对传感器和数据获取的限制。
水下目标识别的挑战主要体现在以下几个方面：1.水下光学特性：水下环境中，光线透明度较差，光线衰减快，因此使用光学传感器进行目标识别会面临困难。
为了解决这个问题，可以采用激光雷达、声纳等其他传感器来获取目标信息。
2.水下声音特性：声纳是水下目标识别的重要手段之一，声纳波在水中传播时会发生衍射、多次反射和散射等现象，这会导致声纳信号受到干扰和变形。
因此，研究人员需要设计合适的声纳信号处理算法，以提高目标识别的准确度和可靠性。
3.水下目标形状变化：水下目标的形状和姿态可能会随着时间和环境的变化而改变，这会对目标识别造成困难。
因此，研究人员需要开发具有鲁棒性的识别算法，能够适应不同形状和姿态的目标。
为了解决水下目标识别的问题，研究人员采用了多种技术和方法。
下面介绍几种常用的水下目标识别技术：1.声纳成像：声纳成像是通过使用声纳波来获取水下目标的图像和特征。
声纳成像技术可以采用单波束声纳、多波束声纳和合成孔径声纳等方式。
通过对声纳数据进行处理和分析，可以识别和分类水下目标。
2.激光雷达：激光雷达是使用激光束来扫描和测量水下目标的距离、形状和表面特征的技术。
激光雷达可以提供高分辨率的图像数据，能够准确地识别和分类水下目标。
3.水下图像处理：水下图像处理技术可以对水下图像进行去噪、增强、分割和特征提取等处理，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
常用的水下图像处理方法包括自适应直方图均衡化、边缘检测和特征匹配等。
4.水声信号处理：水声信号处理技术可以对声纳数据进行滤波、降噪和特征提取等处理，以提高目标识别的性能。
计算机识别水下目标的技术说明
计算机识别水下目标的技术说明计算机识别水下目标的关键技术是多传感器数据融合和机器学习。
这些技术被广泛应用于水下目标检测、识别和分类。
多传感器数据融合是指利用多个传感器获得的数据进行综合分析和判断。
水下目标的识别通常需要使用不同类型的传感器，例如声纳、水下相机和激光雷达。
每种传感器都有其自身的特点和限制，通过将多个传感器的数据进行融合，可以提高对水下目标的识别准确性和可靠性。
机器学习是一种通过模型训练来识别和分类水下目标的方法。
可以使用监督学习算法，通过给算法提供已标记的样本数据来训练模型。
训练完成后，模型可以对新的未知数据进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和深度神经网络。
在水下目标识别中，传感器数据通常包括声纳反射信号、水下图像和激光点云。
声纳反射信号可以提供目标的几何特征和声学特征，水下图像可以提供目标的外观特征和颜色信息，激光点云可以提供目标的三维坐标和形状信息。
通过综合分析这些数据，可以获得更全面和准确的水下目标识别结果。
除了多传感器数据融合和机器学习，还有其他一些技术可以用于水下目标识别。
例如，特征提取和目标模型匹配可以用于从传感器数据中提取目标的特征，并与已知的目标模型进行匹配。
同时，目标跟踪和运动分析可以用于识别水下目标的运动轨迹和行为模式。
总结起来，计算机识别水下目标的技术需要利用多传感器数据融合
和机器学习。
这些技术可以提高水下目标识别的准确性和可靠性，并
且可以应用于多种水下任务，如海洋勘探、水下作业和水下机器人等。
水下目标探测与识别技术
2.3.5 选通ICCD摄像机的方法
❖ ICCD摄像机主要分为非选通型和选通型两类： ❖ 非选通ICCD摄像机本身没有光快门，不具有快速开关的功能，
主要用于对微弱光图像信号的增强和放大； ❖ 选通ICCD摄像机是由具有快速开关功能的像增强器通过光纤
光在水下的衰减
❖ 水对光谱中紫外和红外部分表现出强烈 的吸收。这是由于水分子在这些谱带上 强烈的共振造成的。紫外共振起因于电 子的激发，红外共振起因于分子激发。
❖ 大部分波段的光在水下传播时都会受到强烈的吸收衰减，只有波长 在 0.5nm 左右波段的蓝绿光在水中的吸收衰减系数最小，穿透能力 最强，而且此波段又处于电磁波的“大气窗口”。
实现方法：
❖ Matlab图像处理函数； ❖ VC6.0以上版本编程； ❖ OpenCV（Open Source Computer Vision Library）专
业图像处理软件，结合Visual Studio 2005以上版本实现； ❖ Kinect ， OpenGL （ Graphics Library ） ， OpenNI
长基线带来的问题：
❖ 但实际上，长基线会引起下面两个问题: ❖ 引起双目系统联合视域缩小。随着基线的增加，区域离双目摄像机
会越来越远，使这个距离内的目标不可见。换用大视角镜头可以克 服这个难题，但同时大视角镜头又会引发严重畸变等其他问题。 ❖ 增加立体匹配的难度。两个摄像机分别从不同角度观察同一目标， 所以观察到的目标有轻微不同，当基线加长，两摄像机观察到的目 标的差异增大，两幅图像的相关性下降，导致立体匹配更加困难。
❖ 在该系统中，非常短的激光脉冲照射物体，照相机快门打开的时间相 对于照射物体的激光发射时间有一定的延迟，并且快门打开的时间很 短，在这段时间内，探测器接收从物体返回的光束，从而排除了大部 分的后向散射光。
基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究
基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究深度学习在近年来取得了巨大的成功，尤其在计算机视觉领域。
然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水下目标检测与识别一直是一个具有挑战性的问题。
基于深度学习的水下目标检测与识别技术的研究成为了水下机器人、海洋勘探、水下工程等领域的热门话题。
本文将探讨水下目标检测与识别的挑战、深度学习在水下目标检测与识别中的应用以及未来的发展方向。
首先，水下环境的复杂性给水下目标检测与识别带来了许多挑战。
在水下环境中，光的衰减、散射和吸收使得图像质量较差，水下目标目标通常处于模糊、低对比度的状态，导致目标物体的边界不清晰。
此外，水下环境中常常存在水草、沉积物等干扰物体，进一步增加了水下目标的检测和识别难度。
同时，水下环境中的流动、波浪和不均匀的光照条件等因素也会导致目标的形状和外观的变化。
所有这些因素使得传统的计算机视觉算法在水下环境下的应用受到了限制。
然而，深度学习的出现为水下目标检测与识别带来了新的机遇。
深度学习基于神经网络模型，具有学习能力强、自适应性高等特点，可以从大量的数据中学习出适用于水下环境的目标检测和识别模型。
目前，基于深度学习的水下目标检测与识别技术主要包括两个方面：一是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，二是基于循环神经网络（RNN）的目标识别方法。
在目标检测方面，基于CNN的方法已经取得了很多研究进展。
常见的基于CNN的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。
这些方法可以有效地在水下环境中定位和识别目标物体，并且具有较高的准确率和实时性能。
此外，还可以通过迁移学习和数据增强等技术提升在水下环境下的目标检测性能。
在目标识别方面，基于RNN的方法主要应用于水下图像中的目标分类和识别。
通过对水下目标的特征提取和序列建模，RNN可以学习到目标的时序信息，提高目标的识别准确率。
基于深度学习的水下目标识别技术研究
基于深度学习的水下目标识别技术研究随着人们对深海的探索不断加深，水下目标识别技术已经变得越来越重要。
基于深度学习的水下目标识别技术应运而生。
本文主要介绍深度学习在水下目标识别技术中的应用以及存在的挑战和发展趋势。
一、深度学习在水下目标识别技术中的应用深度学习在水下目标识别技术中的应用已经得到了广泛关注。
传统的水下目标识别技术主要依赖人工特征提取和分类器的设计，但是这种方法需要耗费大量的时间和人力，并且特征的选取也是非常困难的。
深度学习作为一种无监督学习的方法，可以通过网络自身的学习过程，自动提取和学习特征。
因此，深度学习在水下目标识别技术中具有一定的优势。
图像识别是深度学习在水下目标识别技术中的最主要应用。
通常情况下，人们通过观察沉船、海底生物或者是水下设备等来获取水下目标的信息。
这些信息通常会被记录和保存，然后通过特殊的水下相机进行水下成像。
深度学习可以对这些图像进行处理和分析，以便识别出其中的水下目标。
二、存在的挑战目前，深度学习在水下目标识别技术中仍存在一定的挑战。
其中，数据集的规模和质量是最重要的问题之一。
由于水下环境的复杂性，数据量和数据种类都十分有限。
这使得训练模型变得更加困难。
此外，水下图像的质量也是一个问题，不够清晰的图像很难进行深度学习模型的训练。
水下环境还有一个问题是光线的影响。
因为光线在水中传播会发生弯曲和散射，进而导致水下图像的失真，因此，深度学习模型所学习到的特征不一样。
光线的影响也会使得水下目标的颜色失真，从而影响模型的识别结果。
三、发展趋势在解决上述问题的过程中，深度学习在水下目标识别技术的应用也在不断发展和完善。
首先，目前已经出现了一些大规模的水下目标数据集，这些数据集可以用于深度学习模型的训练和测试。
这有助于进一步提高水下目标识别的精度和鲁棒性。
其次，一些研究者也开始使用多光谱成像技术来改善水下图像的质量。
同时，利用成像雷达技术，获得更多的水下目标信息或者深度信息。
深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究进展
深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究进展深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究近年来取得了显著的进展。
水下目标识别与追踪是水下机器人、水下智能装备和水下生物研究等领域的关键技术，具有重要的科学研究和应用价值。
深度学习算法具有强大的特征学习和模式识别能力，在水下目标识别与追踪中发挥着重要作用。
一、深度学习算法在水下目标识别中的应用1. 图像识别深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）被广泛应用于水下目标识别中。
通过大量的训练数据和网络层次结构的优化，CNN能够有效地学习出物体的纹理、形状、颜色等特征，从而实现对水下图像中目标的自动识别。
例如，在水下机器人自主控制中，深度学习算法可以实现对水下障碍物的识别，从而使机器人能够自主规避障碍物，提高水下作业的安全性和可靠性。
2. 目标检测目标检测是水下目标识别的核心任务之一。
深度学习算法中的目标检测模型可以通过识别水下图像中的目标位置和边界框来实现目标检测。
例如，YOLO（You Only Look Once）算法通过在图像中划分网格，并利用CNN网络对每个网格进行预测，实现对水下目标的快速检测和定位。
此外，基于深度学习的目标检测算法还可以通过融合多种传感器信息（如声纳、激光雷达等）来提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 目标跟踪深度学习算法在水下目标追踪中的应用主要包括单目标跟踪和多目标跟踪。
在单目标跟踪中，深度学习算法通过学习目标的外观特征和运动模式，实现对水下目标的实时追踪。
在多目标跟踪中，深度学习算法可以学习不同目标之间的关联性和相似性，实现对水下多目标的同时追踪。
例如，基于深度学习的卡尔曼滤波算法可以通过融合卷积神经网络和卡尔曼滤波器，实现对水下目标的准确追踪和定位。
二、深度学习算法在水下目标识别与追踪中的挑战尽管深度学习算法在水下目标识别与追踪中取得了一定的研究进展，但仍面临以下挑战：1. 数据集稀缺相对于陆地环境，水下环境的数据集相对稀缺。
水下目标搜索与识别技术
水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。
当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。
一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。
而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。
总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。
1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。
(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。
1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。
光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。
1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。
中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。
高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。
二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和鉴别多目标的需要。
同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下，实现对目标的自动识别和跟踪选择。
声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别以及对运动目标实现跟踪，而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。
水下目标 标注方法
水下目标标注方法
水下目标标注方法是指在水下环境中对目标进行识别、定位和标记的技术和方法。
水下目标可以是沉船、潜水器、海洋生物或其他物体。
在水下目标标注中，有几种常见的方法和技术。
首先，声纳技术是一种常见的水下目标标注方法。
声纳系统通过发送声波并接收其反射回来的信号来探测水下目标。
通过分析声波的特征，可以确定目标的位置、大小和形状。
这种方法在海洋勘测、水下探测和潜艇追踪中被广泛应用。
其次，水下摄像技术也是常用的水下目标标注方法。
通过携带摄像设备的水下探测器或潜水器可以拍摄目标的图像或视频，并通过图像处理和分析技术来识别和标注目标。
这种方法适用于对水下生物、海底地形和沉船遗迹等目标的标注和研究。
此外，激光测距技术也被广泛应用于水下目标标注。
激光测距系统可以通过测量激光束从发射到接收所需的时间来确定目标的距离和位置。
这种方法对于测量水下结构的尺寸和形状非常有效，例如海底管道、遗迹等。
除了上述方法外，水下目标标注还可以利用水下定位系统，如GPS、水声定位系统等。
这些系统可以提供水下目标的精确位置信息，为标注提供准确的定位数据。
综合来看，水下目标标注方法多种多样，可以根据具体的应用
场景和需求选择合适的技术和方法。
随着科技的不断发展，水下目
标标注技术也在不断创新和完善，为水下探测和研究提供了更多可
能性。
水下目标探测与识别技术 (2)
❖ (3) 提高图像处理算法的实时性能。水下机器人在自主作业过程 中，需要机器人具有快捷准确的反应能力，实时性是其中一个重 要性能指标，如何提高水下光视觉系统各个环节的处理速度，在 实现水下机器人可靠定位与作业规划中具有重要的意义。
2.2.2 水下光场理论
❖ 水下微光成像系统研究是一项颇具规模的工程，涉及众 多关键技术：如水下辐射衰减特性，水下辐射光谱特性， 水下辐射背向散射，成像光谱匹配，选通技术，三维信 息获得方法与技术，多谱信息融合算法与技术，运动效 应，密封技术等。
❖ 沿光线前进方向的散射最强，而垂直方向最弱；与光前进相反的 方向的散射强度比前进方向附近的散射强度小3~4个量级。
2.2.2.3 光在水下的传播
❖ 在水下这个特殊的环境中，光在水中传输时衰减很大，因为水对 光有着严重的吸收和散射作用。因此人眼在水中不能看得很远。 即使通过人工照明的水下电视摄像机，一般也只能观察到十米远 处的物体。目前扩大水下观察距离的途径主要有以下三种：
水下机器人等水下载体上，用于水中目标侦察、探测、识 别等，可实施探雷、探潜、反潜网探测和潜艇导航避碰等。 ❖ 在民用领域，水下光电探测系统可用于水下工程安装、检 修，水下环境监测、救生打捞、海底地貌勘探、石油勘探 钻井位置测定、生物研究等海洋开发。 ❖ 水下成像技术是集微光夜视技术、水下探测技术、信息、 处理技术等交又融合的一项综合性高新技术，己成为光电 信息领域发展的一个重要方面。
水下目标检测
水下目标检测水下目标检测是在水下环境中，通过使用不同的传感器和技术来识别和检测物体、动物或其他水下目标的过程。
水下目标检测是海洋资源开发、海洋科学研究和军事部门等领域的核心技术之一。
水下环境与陆地环境存在很大的差异，水的吸收和散射特性使得水下图像在质量和分辨率上都受到了限制。
与此同时，水下环境中存在着很多干扰因素，如水流、气泡、悬浮物等，这些因素会进一步降低水下图像的质量。
因此，水下目标检测是一个具有挑战性的任务。
为了解决水下目标检测的问题，研究人员已经提出了各种不同的方法。
其中，声纳成像、光学成像和激光雷达是最常用的技术。
声纳成像是一种使用声波在水下进行目标检测的技术。
声波在水中传播速度快，而且与光波相比，声波更有利于穿透水和探测目标。
声纳成像可以提供高分辨率的水下图像，能够有效地检测和识别目标。
然而，由于水中的声波会发生散射和吸收，这意味着声纳成像的有效距离受到限制。
光学成像是指使用光波来捕捉和处理水下图像的技术。
相比声纳成像，光学成像具有更高的分辨率和图像质量。
然而，由于水中的光波发生散射和吸收，可见光波段的红外和紫外光成像系统受到范围的限制，只能在较浅的水域使用。
激光雷达是一种使用激光束进行主动探测和三维建模的技术。
激光雷达可以提供高分辨率的水下图像，并且不受水的散射和吸收的影响。
然而，由于激光波束在水中传播会发生散射和吸收，激光雷达的工作距离也受到了限制。
除了以上提到的传感器和技术，水下目标检测还可以使用其他方法，如图像处理、特征提取和机器学习等。
图像处理可以用来提高水下图像的质量和分辨率，以便更好地检测目标。
特征提取可以提取水下目标的特征，以便进行分类和识别。
机器学习可以使用训练好的模型来自动识别和检测水下目标。
水下目标检测在海洋资源开发、海底考古、水下搜救和军事应用等方面具有重要意义。
例如，在海洋资源开发中，水下目标检测可以用于探测和定位海底矿物资源、石油和天然气等。
在水下搜救中，水下目标检测可以用于寻找和救助被困在水下的人员和船只。
水下目标探测与识别技术 (2)
寻找水下沉船沉物和探测水雷
❖ 侧扫声纳分辨力高，可以发现水雷等小目标，可以发现沉船，并 能显示沉船的坐卧海底姿态和破损情况。 这是其他探测设备不 可替代的。
（2） 侧扫声纳工作原理
❖ 侧扫声纳的基本工作原理与侧视雷达类似,侧扫声纳左右各安装 一条换能器线阵，首先发射一个短促的声脉冲，声波按球面波方 式向外传播，碰到海底或水中物体会产生散射，其中的反向散射 波（也叫回波）会按原传播路线返回换能器被换能器接收，经换 能器转换成一系列电脉冲。
高速侧扫声纳 ❖ 对于单波束侧扫声纳而言，为了满足测量规
范中全覆盖的要求，侧扫声纳最大拖曳速度
V与量程R应满足如下关系：
❖ L为目标尺度，C为声速，R为量程，单位为 m，H为期望在目标上测量的点数
高速侧扫声纳
❖ 开发出了多波束和多脉冲两种新型的侧扫声纳。 多波束是在同一时刻形成多个波束的信号，多脉 冲是利用在一个发射周期内发射多个不同类型的 编码信号来实现航速的提高，其最大拖曳速度V与 量程R的关系如下
声纳图像的特点
❖ 与普通光学图像相比，声呐图像具有分辨率低，图像质量差， 随机干扰因素多，色彩单一，可读性差，无法实时比对等缺点。
❖ 有两个因素使声呐图像不同于一般图像，一是其成像机理，二 是复杂多变的海洋环境。
❖ 声波强度随传播距离的增加严重衰减，使回波信号的动态范围 增大，信噪比迅速降低；海水温、盐度的变化，造成声速变化， 影响斜距计算准确性；声波的折射，造成声波波束非直线传播; 严重的海洋环境噪声和设备噪声干扰。
（1） 侧扫声纳的应用 ❖ 海洋测绘 ❖ 海洋地质调查 ❖ 海洋工程勘探 ❖ 寻找水下沉船沉物和探测水雷
海洋测绘
❖ 侧扫声纳可以显示微地貌形态和分布，可以得到连续的有一定宽 度的二维海底声图，而且还可能做到全覆盖不漏测，这是测深仪 和条带测深仪所不能替代的，所以港口、重要航道、重要海区， 都要经过侧扫声纳测量。
水下目标识别技术研究的开题报告
水下目标识别技术研究的开题报告1.研究背景水下目标识别一直是水下机器人、水下探测、水下搜寻等领域的热点研究方向。
水下的环境复杂恶劣，在海洋、湖泊、河流等深水中，目标探测难度大，能见度低，同时有各种水流、海藻和浮游生物影响，难以判断水下目标的种类、状态和位置。
为了提高水下目标识别的准确度和可靠性，需要对水下目标识别技术进行深入研究。
2.研究目的本研究旨在探索新的水下目标识别方法和技术，提高水下目标识别的准确率和可靠性，以满足水下机器人、水下探测等领域的需求。
3.研究内容本研究的内容包括以下几个方面：（1）水下目标识别技术的研究现状和发展趋势进行分析和总结。
（2）对各种水下目标（如鱼类、贝类、水草、海底地形等）的形状、颜色、纹理等特征进行分析和提取。
（3）提出一种基于机器学习的水下目标识别方法，通过对已知水下目标的训练，实现对未知水下目标的自动识别。
4.研究方法本研究采用实验室实验和现场实验相结合的方法，通过采用各种水下目标的图片、视频数据进行分析，提取出目标的特征，并利用图像处理、计算机视觉等方法实现水下目标的识别。
5.研究意义本研究的主要意义在于提高水下目标识别的自动化程度，为水下机器人、水下探测等领域的应用提供技术支持和理论指导。
同时，本研究将为相关领域的科学研究提供有益的参考。
6.研究计划本研究预计的工作计划如下：第一年：进行水下目标识别技术的研究现状和趋势的文献调研，对各种水下目标的特征进行分析和提取。
第二年：根据第一年的研究结果，提出一种基于机器学习的水下目标识别方法，并进行算法的设计与实现。
第三年：进行实验室实验和现场实验的验证，并对结果进行分析与处理，总结得出本研究的结论，撰写论文并进行答辩。
7.预期成果预计本研究的成果包括以下几个方面：（1）水下目标识别技术的研究现状和发展趋势分析，以及各种水下目标的特征分析和提取方法。
（2）提出一种基于机器学习的水下目标识别方法。
（3）进行实验室实验和现场实验的验证，并对结果进行分析处理。
水声探测中的目标识别技术研究
水声探测中的目标识别技术研究在海洋探索和军事应用等众多领域中，水声探测中的目标识别技术一直占据着至关重要的地位。
它就像是我们在茫茫大海中的“眼睛”，帮助我们在复杂的水下环境中准确地发现和识别各种目标。
水声探测，简单来说，就是利用声波在水中传播的特性来获取信息。
而目标识别技术则是从接收到的水声信号中提取有价值的特征，并根据这些特征来判断目标的类型、位置、速度等关键信息。
要理解水声探测中的目标识别技术，首先得清楚水下环境的复杂性。
水对声波的吸收、散射以及各种海洋噪声的干扰，都给目标识别带来了巨大的挑战。
与在空气中传播的声波相比，水中的声波传播速度更快，衰减也更严重。
这意味着我们接收到的声波信号可能已经严重变形，从而增加了识别的难度。
在目标识别的过程中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括目标的声学特征，如回波的幅度、频率、相位等。
这些特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同类型的目标。
例如，潜艇和鱼类的回波特征就有明显的差异。
潜艇通常具有较大的体积和规则的形状，其回波会比较强且稳定；而鱼类的体型较小且形状不规则，回波相对较弱且多变。
除了声学特征，目标的运动特征也是重要的识别依据。
通过分析目标的速度、加速度、运动轨迹等信息，可以进一步提高识别的准确性。
比如说，一艘匀速直线行驶的船只和一艘频繁改变航向的船只，它们的运动特征就有很大的不同。
在实际应用中，多传感器融合技术逐渐成为一种趋势。
单一的传感器可能存在局限性，而将多个不同类型的传感器（如声纳、磁力计、压力传感器等）获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标信息。
就好像我们通过多个角度观察一个物体，能够更清晰地了解它的全貌。
另外，模式识别算法在目标识别中也发挥着重要作用。
常见的算法有基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
基于统计的方法通过对大量样本数据的统计分析，建立目标的特征模型；而神经网络方法则通过模拟人脑的神经元网络，具有很强的学习和自适应能力。
水下目标识别与跟踪技术研究
水下目标识别与跟踪技术研究随着水下技术的发展，越来越多的水下目标需要被识别和追踪。
水下目标的种类多样，包括船只、鱼类、海洋生物以及海底地形等，这些目标对水下资源的勘测、海洋生态系统研究以及海洋军事等方面具有重要意义。
因此，水下目标识别与跟踪技术的研究和应用也越来越受到关注。
一、水下目标识别技术水下目标识别技术是指利用声、电、光等信号对水下目标进行识别的技术。
其中，声信号是目前最常用的信号。
声信号可以穿透水深，传播距离远，并且对于不同种类的水下目标具有较好的识别能力。
声信号可以通过强制振动声源对水下目标进行探测，也可以通过声呐接收目标反射回来的声波信号进行识别。
在实际应用中，常采用多普勒声呐、侧扫声呐以及多波束声呐等技术实现水下目标识别。
除了声信号，电信号和光信号在水下目标识别中也有一定的应用。
电信号主要利用水下目标的产生的电磁信号进行识别，而光信号则是通过光学系统对目标进行探测，如水下机器人航拍、激光雷达等。
二、水下目标跟踪技术水下目标识别虽然可以对目标进行初步的探测和定位，但当目标在水下运动时，需要采用跟踪技术来对其进行追踪。
水下目标跟踪技术是指通过多传感器数据融合，对水下目标进行精确定位和轨迹跟踪的技术。
在实际应用中，水下目标跟踪采用的技术主要是声纳和磁力计等传感器。
声纳的工作原理是通过接收目标发出的声波反射信号，在计算机中进行数据分析处理，确定目标的位置和速度等信息。
而磁力计则是通过目标是否产生磁场来确定其位置信息。
这些传感器通常安装在水下机器人、无人潜航器和水下探测设备上，通过多传感器数据融合，对目标进行跟踪。
三、水下目标识别与跟踪应用水下目标识别与跟踪技术在海军军事、水下资源调查和海洋生态研究等方面具有重要应用。
在海军军事中，水下目标识别与跟踪技术可以帮助军队对水下舰艇、潜艇进行掌握和防范，提高作战效率和成功率。
在水下资源调查中，水下目标识别与跟踪技术可以帮助寻找和勘察水下石油、天然气和珍稀金属等资源。
水下目标探测
水下目标探测水下目标探测是指利用各种技术手段和设备，在水下环境中寻找、定位和识别目标的过程。
水下目标探测在海洋科学研究、水下测绘、海洋资源开发利用、海洋工程建设和军事安全等领域具有重要应用价值。
水下目标探测主要包括声波探测、电磁探测、光学探测和无线电定位等技术方法。
声波探测是目前最常用的水下目标探测方法，其原理是利用声波在水中传播的特性，通过声纳等装置发出声波信号，然后接收目标反射回来的声波信号，从而确定目标的位置和特征。
声波探测技术包括主动声波探测和被动声波探测。
主动声波探测是指利用声信号源发射声波信号，通过接收目标反射的声波信号来定位目标。
被动声波探测是指利用接收器接收目标自身发出的声波信号来定位目标。
声波探测技术在海底地质构造、海底动植物调查、水下文化遗产探测等方面具有广泛应用。
电磁探测技术是利用电磁波在水下传播的特性来探测目标。
电磁波包括无线电波、微波、红外线等。
它们在水中的传播特性与声波有所不同，具有快速传播和较远传播距离的优势，适用于长距离探测和对目标进行高分辨率成像。
光学探测技术是利用光的传播和反射特性来探测目标。
光学探测技术主要包括激光扫描、光纤传输和水下相机等。
光学探测技术具有高分辨率、高精度和快速成像的优势，适用于对海底地貌、水下生物和水质等进行观测和研究。
无线电定位技术是利用无线电信号在水下传播的特性来定位目标。
这种技术主要包括GPS定位、无线电测距和无线电导航等。
无线电定位技术具有定位精度高、定位距离远和不受水下环境影响的优势，适用于对航行器、潜水器和水下设备等进行定位和导航。
水下目标探测技术的发展，不仅推动了海洋科学研究和水下测绘的进步，也为海洋资源的开发利用和海洋工程建设提供了支撑。
同时，水下目标探测技术也被广泛应用于军事安全领域，用于水下目标的侦察、监测和打击。
然而，水下目标探测也面临着一些挑战和难题，如水下信号传输受限、水下噪声干扰、目标检测和识别问题等。
因此，进一步研究和发展水下目标探测技术，提高探测效率和精度，对于推动海洋科学研究和水下测绘的发展，以及保障海上经济和军事安全具有重要意义。
水下目标识别与跟踪技术研究
水下目标识别与跟踪技术研究水下目标识别与跟踪技术的研究是指对水下环境中的物体或目标进行识别和跟踪的技术研究。
随着人类对海洋资源的开发和利用需求的增加，对水下目标的实时监测与控制的需求也越来越迫切。
而水下目标识别与跟踪技术的研究能够使得人们能够对水下目标进行高效准确地识别和跟踪，提高水下作业的效率和安全性。
首先，水下目标识别技术是水下目标识别与跟踪技术的核心内容之一、水下目标识别技术是指通过对水下目标的特征进行提取和分析，从而将其与已知的目标进行比对和匹配，确定其身份。
在水下目标识别技术中，常用的方法包括声纳成像、光学成像、磁力成像等。
其中，声纳成像是最常用的水下目标识别技术之一、声纳成像技术通过发送声波信号并接收其反射回来的信号，利用声波传播特性和物体与声波的相互作用，实现对水下目标的成像和识别。
其次，水下目标跟踪技术是水下目标识别与跟踪技术的另一个重要方面。
水下目标跟踪技术是指对已识别的水下目标进行连续跟踪，实时获取其位置、速度、方向等信息，并预测其未来运动轨迹。
在水下目标跟踪技术中，常用的方法包括基于图像的目标跟踪、基于声纳的目标跟踪、基于激光的目标跟踪等。
其中，基于图像的目标跟踪是最常用的水下目标跟踪技术之一、基于图像的目标跟踪技术通过对图像序列进行处理和分析，利用目标的外观特征和历史运动信息，实现对水下目标的连续跟踪。
最后，水下目标识别与跟踪技术的研究还涉及到一些相关的问题和挑战。
例如，水下环境的复杂性和光学成像技术在水下的限制使得水下目标识别和跟踪技术面临较大的困难。
此外，水下目标的特征多样性和运动轨迹的多变性也给水下目标识别与跟踪技术的研究带来了一定的挑战。
因此，需要开展更深入的研究，提出新的算法和方法，以适应水下目标识别与跟踪技术不断发展的需求。
总之，水下目标识别与跟踪技术的研究对于水下目标的高效识别和跟踪具有重要的意义。
通过对水下目标的特征提取和分析，实现对水下目标的识别和分类；通过对水下目标的位置、速度和运动轨迹等信息的提取和分析，实时获取和预测水下目标的位置和运动信息。
水下机器人的自主识别和目标跟踪算法
水下机器人的自主识别和目标跟踪算法水下机器人作为一种特殊的机器人系统，被广泛应用于水下资源勘测、海洋科学研究、环境监测等领域。
其中，自主识别和目标跟踪是水下机器人实现任务的关键技术之一。
在水下环境中，由于水的吸收和散射，水下图像的质量较差，难以准确识别和跟踪目标。
因此，研发高效的水下机器人自主识别和目标跟踪算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
为了解决水下机器人自主识别和目标跟踪的难题，研究者们提出了一系列创新的算法和方法。
以下将着重介绍其中一些重要的算法。
首先，传统的计算机视觉方法在水下环境中的效果较差，因此，研究者们借鉴了生物学中的启发式方法，提出了基于生物视觉的水下机器人自主识别和目标跟踪算法。
这些算法采用鱼类和海洋生物们优秀的视觉处理能力为模板，通过局部特征提取、运动分析和模式识别等技术，在水下环境中实现了较好的图像识别和目标跟踪效果。
其次，由于水下环境的复杂性，传统的图像识别和目标跟踪算法往往无法满足实际需求。
因此，研究者们开始探索新的方法和技术，如深度学习和机器学习等。
这些算法通过构建深度神经网络，并基于大量的水下图像数据进行训练，实现了对水下目标的自主识别和跟踪。
深度学习算法的出现极大地提高了水下机器人自主识别和目标跟踪的准确性和效率。
除了上述方法外，还有一些特殊的水下机器人自主识别和目标跟踪算法值得关注。
例如，一些研究者们利用声纳和激光雷达等传感器，结合图像处理技术，实现了对水下目标的三维识别和跟踪。
这些算法在水下机器人任务中起到了至关重要的作用。
随着算法的不断发展和完善，水下机器人的自主识别和目标跟踪能力得到了显著提高。
然而，目前仍然存在一些挑战和问题。
首先，水下环境的光线、水质、水流等因素对图像质量和目标检测造成了较大的影响，需要进一步研究克服这些问题。
其次，水下环境中的目标种类繁多，有时存在形状、颜色和纹理等相似的目标，需要进一步提高算法的区分度和准确性。
此外，水下机器人的能源等限制也给算法的设计和实现带来了一定的挑战。
水下目标探测与识别技术
SAS技术发展过程中遇到的两个主要的技术瓶颈：第一个问题：系统平台的测绘速率问题。由于合成孔径技术的苛刻条件，方位向进行的充分采样与声速较低的传播速度，使得平台的行进速度受到严格约束，测绘速率低下。通过采用方位向的阵列技术，将多个接收器在方位向组成阵列，同时接收目标区域的回波信号，提高了数据采样率，使得测绘速率得到改善。第二个问题：平台的随机运动问题。在数据采集过程中，由于扰动造成的系统平台偏离直线路径，仅靠平台的导航装置只能得到数据的较低精度运动信息，无法成功的进行合成孔径处理。
SAS技术研究：
实际处理时,一般将运动补偿分为粗运动补偿（Coarse MOCOMP）和细运动补偿（Fine MOCOMP）（或称为微导航）两个部分。前者主要是利用导航工具获得的数据信息进行纠正,而后者则是在前者处理的基础上，利用数据自身的自聚焦方法进一步进行补偿纠正，从而最终获得清晰的SAS图像。
1965年，Wiley申请到了首个SAR的技术专利；1969年，Walsh申请了 “Acoustic Mapping Apparatus声学定位装置”专利，首次将合成孔径技术应用于水下侧扫声纳；70年代受阻，几乎处于停滞状态；1978年，Gilmour的专利使用了拖弋阵列平台，突破了单接收器声纳的速度约束；几乎在同时，Cutrona在理论上论证了 SAS的可行性，并强调了方位向接收器阵列的重要性，这些研究给SAS技术的发展带来了新的动力；1983年，Spiess和Anderson申请专利，利用两个独立接收。阵列的相位干涉测量水深度。
本章小结
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合成阵列
L为合成孔径。对于条带式系统，L的取值有一定的限制。其中，R为到目标点的距离。分辨率与距离和波长成正比，与孔径长度成反比。
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水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。
当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。
一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。
而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。
总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。
1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。
(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。
1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。
光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。
1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。
中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。
高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。
二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和鉴别多目标的需要。
同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下，实现对目标的自动识别和跟踪选择。
声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别以及对运动目标实现跟踪，而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。
目前较常用的是多波束声纳系统。
2.1声纳成像技术随着科学技术的进步，声纳技术得到了突飞猛进的发展。
成像声纳的发展速度也很快，已有了接近光学质量的声全息成像实验系统、声透镜成像系统等。
尽管这些成像系统的声成像质量较好，但实用性较差。
目前技术比较成熟、使用也较多的成像声纳为侧扫声纳和扇扫声纳(前视声纳)。
侧扫声纳是探测海洋的重要工具之一。
侧扫声纳为一高频拖曳声纳，其换能器阵一般安装在水下拖曳体的两侧。
由母船拖曳在距海底15米左右的距离上工作，波束探测方向与舰体行进方向垂直。
由于工作频率高，因而具有较高的解像度，可对海底地形地貌及沉没船只、飞机的残骸进行清晰的解读。
扇扫声纳的研究开展较晚，但发展很快，现已广泛应用于探雷、定位、避障等水下作业中。
目前国际上己经用在水下机器人上的扇扫声纳主要分三大类:(1)单波束机械扫描声纳：它由机械旋转的单波束形成全方位或某固定扇面内的扫描来完成探测。
结构简单，价格便宜，但成像速率较低；(2)多波束预成电子扫描声纳：具有较高的成像速度，但由于旁瓣的作用，图像质量略逊于单波束机械扫描声纳。
(3)三维成像声纳：它能够获得距离、水平、垂直三维空间的目标信息。
前两类声纳都只在距离和角度方向具有分辨能力，因而仅能获得目标的二维信息。
2.2水声图像处理技术随着声纳技术成像和数字成像技术的发展，水声图像处理的研究也随之进入了新的阶段。
其主要研究方向包括:(1)图像的增强：改善图像的视觉效果，加强图像的有用信息，削弱干扰和噪声；(2)图像的恢复：把退化模糊的图像复原；(3)图像的编码：简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。
(4)图像的重建：由二维图像重建三维图像；(5)图像的分析：对图像中的不同对象进行分割分类识别和描述解释等。
此外，声纳图像本身分辨率不高，噪声严重，也给水下目标探测带来了很大的困难。
因此在实际应用中，我们有必要寻找到适合水声图像物理背景的处理方法。
近年来，国内外陆续开展了成像声纳的研制和水声图像处理的研究工作。
水声图像处理的研究主要集中在侧扫声纳和扇扫声纳的单帧图像处理和序列图像处理方面。
(1)侧扫声纳图像处理随着多波束高分辨率侧扫声纳技术的日趋成熟，国外己有侧扫声纳方面的产品问世。
目前侧扫声纳图像处理应用的技术有阴影技术、纹理分析技术、数学形态学方法和神经网络分类技术等。
(2)扇扫声纳图像处理随着声纳技术和信号处理技术的发展，扇扫声纳从早期的单波束机械扫描声纳发展到目前的预成多波束电子扫描声纳。
这提高了成像速度和分辨率。
目前己有扇扫声纳方面的产品问世，如SeaBat6012等。
扇扫声纳图像的预处理通常采用光学图像处理技术，图像识别采用的方法有基于模板的投票法、神经网络分类技术和模板匹配技术等。
(3)声纳序列图像处理与光学图像相比，声纳图像分辨率低，干扰强，仅凭一幅静止的图像往往很难准确地识别目标。
时间序列图像较单帧图像能提供更多的信息，将更有利于目标的识别。
因此，近年来人们开始把研究重点转移到了序列图像的处理方面。
2.3水下目标识别与跟踪水下目标识别技术就是从水声信号中提取水下目标特性并对目标进行分类识别的技术。
水下目标包括舰船、潜艇、水雷、鱼群、海底沉物、地貌底质等。
水下目标识别一般要求回波信号符合大信噪比条件，分为瞬态回波信号识别和水声图像信号识别两种。
前者用于识别航行舰艇，直接能对目标回波或目标噪声信号进行实时辨别，类似语音识别;后者多用于静态目标如海底沉船水雷和地层介质结构等识别。
两者都是属于目标识别范畴，因此都要经过特征提取、分类判决等几个过程。
其中关键的是目标声特征的描述和提取方法，它长期以来一直是水下目标特性研究的重点。
早期的目标识别主要根据目标噪声或回波的波形音调、节奏分布特性。
20世纪70年代后，目标回波的亮点分布结构起伏和展宽特性以及目标噪声的线谱分布特性均可作为目标的特征量。
但由于目标本身以及声传输信道的复杂性，目标特征量及其数量的选取问题还始终是有待解决的间题。
80年代以来，目标识别技术广泛引入了近代信号处理技术，如高分辨谱估计、自适应滤波、时频分布、子波变换等，为目标特征量提取和数据压缩提供了方便，而且更接近于人类生理功能的人工神经网络分析将目标识别过程进一步智能化。
由于目前预成多波束高频声纳及高分辨率成像声纳的发展，使得用于水下目标自动识别系统的目标特征信息的提取技术得到发展，对声纳图像的自动解释一般可分为三个步骤:图像处理、特征提取及目标识别。
为了适应水下机器人自动化的要求，水声图像的自动解释和目标检测显得尤为重要。
目标的检测与跟踪是基于对一个图像序列的研究，力图从复杂的背景中检测甚至辨认出运动目标，并且对目标运动的规律加以预测，实现对指定的目标进行准确且连续的跟踪。
水下目标检测是实现水下机器人的避碰作业和目标跟踪作业的前提。
而要完成水下目标的跟踪，则必须把不同时刻的声纳图像中的多个目标进行对应和套准，然后根据目标瞄准点进行跟踪，对目标进行运动估计。
三．水下激光目标探测1963年，人们在研究光波在海洋中的传播特性时，发现海水对0.47～O.58nm 波段内的蓝绿激光的衰减比对其他波段的衰减要小得多，从而证实了在海水中存在一个理想的透光窗口。
这一物理现象的发现使激光水下探测成为可能。
3.1水下成像技术光在水中传播．接收器接收的光信息主要由3部分组成：从目标反射回来并经水介质吸收、散射损耗后的成像光束：光源与目标之间水介质散射的影响图像对比度的后向散射光：目标与接收器之间水介质散射较小角度并直接影响目标细节分辨率的前向散射光。
与大气成像技术相比，水下成像技术的研究重点就是减小水介质所具有的强散射效应和快速吸收功率衰减特性对水下通信、成像、目标探测所造成的影响。
目前主要有几种成像技术在实际中得到应用且达到较好的工作效果．它们的工作原理和技术特点如下所述。
(1)同步扫描成像：同步扫描技术是扫描光束(连续激光)和接收视线的同步．利用的是水的后向散射光强相对中心轴迅速减小的原理。
该技术采用准直光束点扫描和基于光电倍增管的高灵敏度探测器的窄视域跟踪接收。
(2)距离选通成像：距离选通技术是利用脉冲激光器和选通摄像机，以时间的先后分开不同距离上的散射光和目标的反射光。
使由被观察目标反射回来的辐射脉冲刚好在摄像机选通工作的时间内到达摄像机并成像。
(3)偏振光水下成像：偏振成像技术是利用物体的反射光和后向散射光的偏振特性的不同来改善成像的分辨率。
激光波长与海水及海水中悬浮颗粒和有机物分子的尺寸相当。
其相对折射率为1.00-1.15。
一般遵从瑞利或米氏散射理论。
根据散射理论，悬浮粒子后向散射的退偏振度小于物体后向散射光的退偏振度。
如果在水下用偏振光源照明．则大部分后向散射光也将是偏振的。
如果采用适当取向的检偏器对后向散射光加以抑制．从而可是图像对比度增强。
(4)水下激光三维成像：条纹管成像激光雷达可提供很好的三维信息。
其原理是通过测量短脉冲激光在发射机与目标之间的往返时间，来还原出目标的距离像。
目标的距离信息首先转换成为回波信号的时间信息。
即回波的时间先后，然后又通过条纹管转换成为条纹像的空间信息。
该技术使用脉冲激光发射器和时间分辨条纹管接收器。
3.2相关器件的发展水下成像系统中的关键器件有两个：(1)高效率、高功率以及高脉冲频率的长寿命的激光器；(2)具备高速外触发功能、高分辨率、高灵敏度、低噪声、足够的增益动态范围的接收器。
(1)激光器：水下成像系统中可供选用在蓝绿光谱区域(450—550nm)发光的高效能激光器种类有很多。
如通过倍频产生绿光的钕玻璃激光器和Nd：YAG激光器：通过喇曼下转换产生蓝绿光的氯化氙(XeCI)激光器和氟化氙激光器：直接输出蓝绿光的氩离子激光器、高脉冲能量染料激光器、铜蒸气激光器和溴化汞(HgBr)准分子激光器等，这些都有自己的优点和缺点。
目前正在研究的是LD泵浦LiSAF 类激光器。
LiSAF是一种迄今为止综合指标最好的可调谐激光材料。
该激光器波长最佳又可调，易于与最理想的窄带滤波器铯原子滤波器匹配。
并可适用于不同海区最佳透射波长的少量变化。
与钛宝石系统相比．转换环节简化。
效率提高，且体积、重量、能耗均有减少。
另外，LD泵浦LiSAF类激光器可直接采用LD泵浦。
可靠性提高。
大大延长了使用寿命。
(2)接收器：目前水下成像系统使用的光电成像传感器主要有：高灵敏度CCD成像器件、微光ICCD成像器件、电子轰击CCD(EBCCD)成像器件、电子倍增CCD(EM-CCD)成像器件。
这几种器件相比较而言，CCD通常可用于水质较好、距离较近且成本较低的场合；而ICCD具有较高的灵敏度。