随着海洋开发活动的增多和相关研究的不断深入，水下声呐图像处理技术的应用日益广泛。水下声呐图像处理是人工智能与海洋探测领域中的热门研究课题，同时也是相关专业的一门核心课程。
本书包括13章。第1章为绪论，介绍水下图像识别与处理的背景知识及水下声呐图像处理技术的基本概念和发展现状。第2章讲解声呐数据预处理与数据集制作，涵盖设备介绍、数据获取及预处理步骤等。第3章介绍声呐图像目标检测和去噪算法。第4和5章分别探究基于深度学习的前视声呐图像目标检测算法和去噪算法。第6章聚焦前视声呐图像语义分割方法。第7章介绍前视声呐图像语义分割数据集的构建。第8章介绍基于残差多级特征提取与融合的语义分割方法。第9章介绍基于Transformer和CNN的语义分割方法。第10～13章集中攻克长尾小样本声呐数据识别难题。此外，本书还通过附录提供一系列补充知识，通过推荐阅读分享一些值得参考的资料。
本书面向海洋探测领域的科研人员、工程师及高校师生，旨在帮助他们掌握人工智能技术在该领域的应用和实践。
书名：智能水下声呐图像处理技术及应用
ISBN：978-7-115-67484-5
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著 张建磊 谢广明 熊明磊
责任编辑 胡俊英
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
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随着海洋开发活动的增多和相关研究的不断深入，水下声呐图像处理技术的应用日益广泛。水下声呐图像处理是人工智能与海洋探测领域中的热门研究课题，同时也是相关专业的一门核心课程。
本书包括13章。第1章为绪论，介绍水下图像识别与处理的背景知识及水下声呐图像处理技术的基本概念和发展现状。第2章讲解声呐数据预处理与数据集制作，涵盖设备介绍、数据获取及预处理步骤等。第3章介绍声呐图像目标检测和去噪算法。第4和5章分别探究基于深度学习的前视声呐图像目标检测算法和去噪算法。第6章聚焦前视声呐图像语义分割方法。第7章介绍前视声呐图像语义分割数据集的构建。第8章介绍基于残差多级特征提取与融合的语义分割方法。第9章介绍基于Transformer和CNN的语义分割方法。第10～13章集中攻克长尾小样本声呐数据识别难题。此外，本书还通过附录提供一系列补充知识，通过推荐阅读分享一些值得参考的资料。
本书面向海洋探测领域的科研人员、工程师及高校师生，旨在帮助他们掌握人工智能技术在该领域的应用和实践。
水下声呐图像处理是人工智能与海洋探测领域中的热门研究课题，同时也是相关专业的一门核心课程。作为人工智能和海洋探测的重要技术之一，水下声呐图像处理在分析和构建海洋环境模型方面发挥着关键作用。水下声呐图像处理这项研究独具特色，融合了多个学科，通过严谨的算法模型来解决现实中的水下探测与识别问题。图像处理与机器学习技术的结合不仅具有重要的理论价值，还在实际应用中展现出巨大的潜力和意义。本书基于研究现状，以图像处理和深度学习方法为切入点，深入分析并解决水下环境的探测与识别难题，展现跨学科（如人工智能、海洋工程、声呐技术、图像处理等）研究的前沿动态和发展趋势。
目前，全国已有很多高校成立了人工智能学院，开设相关课程的高校更是逐年递增。作为一个多学科交叉的前沿研究热点，基于深度学习和图像处理技术的水下声呐图像处理已成为人工智能与海洋探测领域的重要探究方向之一。然而，目前市场上相关图书的种类较少，内容较为陈旧，难以满足当前教学和科研的需求。鉴于此，为了更好地满足人工智能和海洋探测相关专业的研究生和专业人员在水下声呐图像处理领域的学习需求，作者团队根据实际教学需求，精选以深度学习和图像处理为核心的声呐图像处理知识编写成本书，帮助读者掌握关键技术和方法。在国家自然科学基金和天津市自然科学基金的资助下，作者团队多年来持续开展水下声呐图像处理的研究，熟悉该领域的传统理论与前沿技术。同时，作者团队深谙本科生和研究生的学习规律，了解学生的课堂体验，并在南开大学人工智能学院开设了相关课程。本书是基于课程讲义，结合水下声呐图像处理研究中的实践经验，经过系统整理编写而成的。
本书共13章，系统地介绍水下声呐图像处理的各个方面，对自动化与智能科学、人工智能、海洋工程、图像处理以及仿生科学等领域的复合型人才培养具有重要意义，为本科生和研究生的学习提供了宝贵的参考资料。本书旨在通过介绍相关基础理论和科研成果，为相关领域的科研人员和爱好者提供水下声呐图像处理方面的理论支持与技术指南。
在编写本书的过程中，北京大学工学院、南开大学人工智能学院、天津市智能机器人技术重点实验室，以及南开大学群体智能与模式识别研究组的研究生们提出了宝贵的改进建议，推动了本书内容和结构的优化。特别感谢焦文沛、李杰、夏梓淇、师嘉泽等同学在本书成稿阶段所进行的细致的内容检查和修订工作。
由于作者团队水平有限，书中难免会有疏漏和不足之处，敬请读者批评指正。广大读者可通过电子邮箱与作者团队取得联系，电子邮箱地址为jianleizhang@nankai.edu.cn。
作者团队
2025年10月
水下图像识别与处理技术的研究不仅在科学探索方面具有重大意义，还在环境保护和经济发展方面发挥着重要作用。首先，水下图像识别与处理技术为科学家提供了深入研究海洋深处生态系统、监测海底地质活动和探索新生物种类等的工具，对海洋学、生物学、地质学等领域的研究有重大贡献。其次，利用水下图像识别与处理技术监控海洋污染和评估生态系统健康状况，有助于制定有效的海洋环境保护政策。此外，在商业方面，该技术支持海洋资源的勘探与开发，为深海石油、天然气等矿物资源的发掘提供了强有力的技术支持，这对经济发展具有显著的促进作用。总之，水下图像识别与处理技术的研究在多个领域都具有深远的影响和广阔的应用前景。
水下图像识别与处理技术在我国的研究中具有深远的意义，这不仅体现在水下图像识别与处理技术直接的应用价值上，还体现在它对国家整体的科技进步和海洋强国建设的推动作用上。我国对海洋资源的开发和利用、海洋环境的保护，以及海洋权益的维护等都极为重视。
首先，在海洋资源的开发和利用方面，水下图像识别与处理技术的应用可以极大地提高海底资源勘探的效率和准确性。例如，通过先进的图像处理技术，能更准确地识别海底的矿物质分布、沉船位置，甚至是未知的海洋生物资源。这不仅有助于优化资源的开采计划，减少资源的浪费，还对生态环境保护有重要意义，因为准确的资源定位可以更大限度地减少对海底生态环境的破坏。
其次，对于海洋环境的保护，水下图像识别与处理技术提供了强有力的工具。随着全球气候变暖和海洋污染问题的日益严重，及时、准确地监测海洋环境变化成为一项紧迫任务。利用高级的图像分析技术，可以有效监测海洋中的温度变化、污染物分布，以及珊瑚礁等重要生态系统的健康状况。这些数据对于科学家制定保护策略、政府制定相关政策，乃至通过国际社会合作应对全球性问题都具有极其重要的价值。
再者，水下图像识别与处理技术在国家安全领域也有着举足轻重的地位。维护国家的海洋权益是维护国家安全的重要一环。先进的水下图像识别与处理技术可以提高海军潜艇和其他水下武器的侦察能力，有助于对潜在的威胁做出更快的响应。这在某种程度上提升了国家防御能力和战略威慑力，对于维护区域和平与稳定有不可替代的作用。
除此之外，水下图像识别与处理技术的发展还能推动相关领域的科技进步。例如，图像处理技术的改进需要强大的算法支持和相应的硬件设施，这将促进计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的发展。同时，为了适应水下环境的特殊性，机器人技术、材料科学、信号处理等领域也将得到相应的发展。这些领域的新技术不仅可以应用于水下图像处理，还能广泛应用于工业、医疗、环境监测等多个领域，从而推动整个社会的科技进步。
综合来看，水下图像识别与处理技术在海洋资源开发和利用、环境保护、国家安全维护以及科技进步等多方面对我国都有极其重要的意义。随着技术的不断发展和应用的不断深入，这一技术的研究和应用将为我国的海洋发展、生态文明建设及国家安全维护等提供强有力的支持。
此外，水下图像识别与处理技术的发展还将极大地促进海洋科学研究的深入。通过高分辨率和高精度的图像捕获与分析，科学家们能够更深入地研究海洋生物的行为模式、生态系统的相互作用以及深海环境的变化趋势等。这些研究对于理解地球生态系统、预测气候变化、保护生物多样性等具有重要意义。同时，这也为我国在国际海洋科学研究领域的地位和影响力的提升提供了支持。
在实际应用方面，水下图像识别与处理技术对于促进海洋经济的多元化和可持续发展也很关键。例如，它可以被应用于海洋渔业资源的评估、海底管道和电缆的布设与检测，以及海洋旅游业中的景观开发等。这些应用不仅直接促进了相关产业的发展，还有助于实现海洋资源的可持续利用。
更进一步地讲，随着我国在全球事务中扮演着越来越重要的角色，水下图像识别与处理技术也为我国在国际海洋治理和合作中发挥更大作用提供了技术基础。例如，通过分享水下图像识别与处理技术和相关数据，我国可以与其他国家和地区合作应对全球海洋环境问题（如海洋污染、海洋生物多样性减少等）。这种技术合作不仅有助于解决全球性问题，也有助于提升我国在国际社会中的形象和话语权。
最后，随着水下图像识别与处理技术的不断成熟，它也有潜力带动教育和培训领域的发展。将这一技术纳入相关的教学和研究课程，可以激发学生和研究人员对海洋科学和技术的兴趣，有助于培养海洋科学家和工程师。这对于长期维持我国在海洋领域的技术领先地位和创新能力具有重要意义。
综上所述，水下图像识别与处理技术不仅在科学研究和实际应用中扮演着重要角色，也在维护国家安全、推动科技进步，以及加强国际合作和提升国际影响力等方面发挥着至关重要的作用。随着技术的不断发展，这一技术将继续为我国的海洋发展和全球海洋治理贡献出宝贵的力量。
在水下搜救领域，常见的两种设备分别是光学相机和声呐。光学相机通过接收光波来成像，但光波作为电磁波的一种，在水中的衰减速度非常快。即便在清澈的水域中，光学设备的有效视距通常也不超过3 m，而在泥沙含量较高或悬浮物较多的水域中，视距甚至会更短。在这些环境中，为了清楚地观察近距离的物体，往往需要依赖辅助光源。
相比之下，声呐利用声波进行成像。声波作为机械波，在水下的衰减速度远低于电磁波，这使声呐成为更可靠和常用的水下探测设备。声呐产生的声波能够穿透混浊的水域，并在较远的距离有效地探测和定位对象，因此在水下搜救和探测中发挥着至关重要的作用。这一特性使声呐成为水下探测与搜救中不可或缺的工具，特别是在视线受阻的复杂水域环境中。
声呐以其远距离探测和强大的穿透能力而备受青睐，常被应用于导航、避障、建图、测绘、开采资源、探测水雷等多种任务中。目前应用较为广泛的声呐类型包括多波束前视声呐和侧扫声呐。其中，前视声呐因体积小、能实时成像的特性而受到关注，它能对前方的扇形区域进行实时成像，应用灵活。通常，前视声呐安装于水面船只、遥控潜水器（Remote-Operated Vehicle，ROV）[1]和自治式潜水器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）[2]等设备的前端。图1.1所示为前视声呐的应用示例。
[1] 在行业交流中，“遥控潜水器”也常被称为“水下遥控机器人”或ROV。
[2] 在行业交流中，“自治式潜水器”也常被称为“自主水下机器人”或AUV。
图1.1 前视声呐的应用示例
此外，前视声呐的探测距离可以达到几十米甚至上百米，能够满足搜救任务的实时性要求。相比之下，侧扫声呐由于体积较大，不太适合小型载具携带，通常被安装在船体两侧或以拖曳方式安装于船尾。有时，为了满足特定任务要求，也会将其安装到中大型AUV上。当船体前进时，侧扫声呐会向两侧发射声波进行扫描，通过结合航行过程中扫描的区域和地理位置信息进行数据拼接，以实现成像。这种成像方式虽然覆盖范围较广，但相对于前视声呐效率较低，更适用于实时性要求不高的大型场景任务，如三维重建和大型残骸搜索等。综合考虑这两种声呐的优缺点，本书选择使用前视声呐作为实验设备，以期在满足实时性要求的同时，发挥其灵活性和高效性的优势。
尽管声呐能探测到较远的距离，但保证其产生的图像质量仍存在一定挑战。与光学图像不同，声呐图像容易受到水下环境的多种因素干扰，如环境噪声、鱼类活动、水草等的影响，这些因素都会引起声波信号的散射。特别是这些散射信号会与水底地形的散射信号叠加在一起，形成所谓的“水底混响”。此外，在水面处也会产生类似的“水面混响”。这些混响的叠加会在声呐图像上形成大量无规律的斑点噪声，使目标物体难以辨认，特别是在浅水区域，这种效应更为显著。
前视声呐图像中还常有一种称为“串扰噪声”的现象，这是由于不同方向的接收器阵列同时接收到相同的回波信号而产生的。由于回波方向难以确定，因此在图像中会形成一种特有的弧形高亮区域，如图1.2所示。这种弧形的串扰噪声常与主体目标重叠，造成目标边界和串扰噪声难以区分，这进一步增加了判断目标物体的难度。这些成像质量问题不仅增加了处理声呐图像的复杂度，也对声呐图像的解析提出了更高的要求。
图1.2 串扰噪声实例
此外，声呐的成像特性相对复杂，与大众熟悉的传统光学相机成像相比存在显著差异。这一差异显著增加了声呐图像的解读难度。即便是经过专业训练的操作员，要从杂乱的噪声背景中准确识别出主要目标也是一项挑战，常常会出现误判和漏检的情况。对于非专业人士，若缺乏相关培训和算法的辅助，理解声呐图像中的具体内容几乎是不可能的。
因此，在声呐的实际应用中，算法的作用变得尤为重要。高效的算法不仅可以帮助减少噪声和其他干扰因素的影响，还可以提高目标信号的识别准确率，从而大大提升声呐图像的可用性。这对于提升声呐在处理各类任务中的性能和可靠性至关重要，特别是在复杂的海洋环境下，算法的优化和应用可以极大地提升声呐的整体性能。
声呐操作员对辅助算法的依赖不仅反映了当前技术面临的挑战，同时也揭示了新的研究与发展机遇。越来越多的研究机构和企业开始投入资源，致力于开发更为高效和准确的声呐图像处理算法。这些努力旨在满足各类应用场景的复杂需求，从而推动声呐技术综合性能的提升。
这样的趋势不仅促进了声呐技术自身的进步，同时也为相关领域（如海洋勘探、环境监测、军事应用等）带来了新的发展机会。随着算法性能的不断提升，声呐的应用领域也可能得到进一步拓展，为相关行业提供更为丰富和精准的数据支持，进而带动这些行业的创新和成长。
在编写本书的过程中，对各章的安排遵循由浅入深、循序渐进的逻辑，以便读者能够系统地理解和掌握水下声呐图像处理领域的关键概念、技术和前沿研究成果。以下是各章内容的简要介绍。
第1章概述水下图像识别与处理技术研究的现状和意义。这一章为读者奠定基础，帮助他们理解水下图像识别与处理在人工智能和海洋探测等领域的重要性，并引导读者进入后续章节的深入探讨。
第2章详细阐述前视声呐的成像原理、数据预处理方法及数据集的构建过程。这一章通过对基础理论和方法的介绍，确保读者在理解复杂的声呐图像处理技术之前能够掌握必要的基础知识，为后续关于算法和技术的讨论奠定技术基础。
第3章概述声呐图像目标检测和去噪算法的发展历程及研究现状。这一章承接前文的基础内容，提供声呐图像处理技术的背景信息，使读者了解该领域的演变历程与当前的研究焦点。
第4章和第5章深入探讨深度学习在前视声呐图像目标检测和去噪算法中的应用与效果。这两章通过对具体算法和技术的讨论，展示深度学习在声呐图像处理中的广泛应用。
第6章和第7章分别介绍前视声呐图像语义分割方法的研究现状和语义分割数据集的构建过程。这两章的安排帮助读者在掌握了目标检测和去噪算法后，进一步理解如何对图像进行更为精细的处理和分析。
第8章提出一种基于残差多级特征提取与融合的语义分割方法，第9章则详细描述将Transformer与卷积神经网络相结合的语义分割方法。通过这两章，读者能够了解前沿研究进展和技术创新，特别是语义分割中的复杂特征提取与融合策略。
第10章探讨声呐图像长尾小样本识别的研究难点，第11章分析声呐图像在开放集长尾识别场景下的挑战。这两章系统性地揭示声呐图像处理中的关键问题，为解决实际应用中的问题提供理论支持。
第12章介绍平衡集成迁移学习在声呐图像长尾小样本识别中的效果，第13章则介绍本书在声呐图像开放集长尾识别中的工作成果。这两章作为本书的收尾部分，展示近年来在解决声呐图像相关复杂问题方面取得的成果，并为未来的研究指明方向。
通过这样的安排，本书旨在为读者提供一条全面且系统的学习路径，帮助读者逐步深入了解水下声呐图像处理技术，从而在学术研究和实际应用中更好地运用所学知识。
