第0章 緒論

0.1 研究背景及意義

隨著世界經濟與科技的蓬勃發展，人類需求的物質資源也在不斷增多，有限的陸地資源將無法滿足人類的需求，因此人類將目光投向一望無際的海洋。海洋約占地球表面的71%，蘊藏著豐富的生物、礦產、化學和動力等資源。我國是一個海洋大國，擁有豐富的海洋資源。然而我國仍未達到海洋強國的標準，已開發的海洋資源僅僅是滄海一粟。因此，高效且合理地推進海洋資源的開發利用，讓海洋服務于人類，對我國科技、經濟和軍事的發展具有十分重要的意義。為了充分了解海洋，提高海洋資源的開發和利用程度，獲取海洋信息是不可或缺的一步。

第一，水下圖像作為海洋信息的重要載體之一，在獲取海洋信息時，扮演著重要的角色。然而，由于光在水中傳播時受到水的衰減影響，并且不同波長的光所受到的衰減程度不同，使得最終呈現的水下圖像往往顏色失真比較嚴重。其中，紅色光受到的衰減最為嚴重，最遠只能傳播2～3m；藍色光和綠色光受到的衰減較小，在水中的傳播距離較遠，因此水下圖像在整體上往往呈現偏藍色或偏綠色。另外，水中的懸浮粒子對光的散射作用，導致獲取的水下圖像疊加了相機視野內以及相機視野外的景物散射光，造成圖像的清晰度和對比度下降。除了受外界環境的影響，還可能由于網絡傳輸系統、成像設備的限制導致水下圖像經過壓縮而分辨率過低，細節不清晰，這類問題同樣會降低水下圖像的質量（簡稱降質）。低質量的水下圖像大大降低了人類能從中獲取的信息量，嚴重影響了水下勘探、水下考古、水下生物研究等工作，給一些水下計算機視覺任務（如目標檢測、識別等）帶來了巨大的挑戰。因此，如何有效地提高水下圖像的質量成為當前的熱點話題。有效地提高水下圖像的質量，能夠為后續的水下作業提供巨大的幫助，加速推進海洋資源的開發進程。

第二，海洋生物是海洋生態環境的重要組成部分，研究人員通過人工潛水或者水下機器人拍攝等方法對海洋生物進行追蹤、數量統計，通過研究海洋生物的分布情況、生活習性，采取有針對性的措施來維持海洋生態環境的健康可持續發展。但是，水下的復雜環境嚴重降低了拍攝到的視頻或圖像質量，僅憑研究人員肉眼難以準確發現目標，也極易在數量統計中產生偏差。目前急需一種代替肉眼來檢測識別海洋生物的方法。傳統的目標檢測算法存在識別效果差、準確率低、識別速度慢等缺點，難以進行有效的海洋生物檢測。近年來，深度學習在目標檢測領域取得了巨大突破，在許多場景下，基于深度學習的目標檢測都能取得不錯的成效。但是，一般的目標檢測算法在海洋場景中的表現并不理想，海洋環境及海洋生物的復雜性會嚴重干擾對海洋生物的檢測效果。因此，如何有效提高水下目標的檢測精度，進而加深對海洋場景的理解，也成為當前的熱點話題。

第三，隨著技術的不斷進步，水利水電建設得到了長足發展。大壩作為水利水電工程中極為重要的基礎設施，對農業灌溉、水力發電、防災抗洪等具有深遠的意義。大壩裂縫是威脅大壩正常運行的重大隱患，會影響大壩的強度和壽命，甚至引發滲漏、潰決等問題。大壩裂縫不僅存在于大壩的表面，還會向其內部延伸，是觸發險情、惡化災情和誘發慘劇的主要原因之一。及時準確地檢測與識別大壩裂縫、診斷險情、加固修復大壩、保障大壩系統的正常工作具有重大意義。傳統的人工檢測方法因其速度慢、精度低、易受檢測人員主觀因素干擾等原因，已逐漸被基于水下機器人的視覺檢測方法所取代。目前，基于水下機器人的視覺檢測方法已成為水下大壩裂縫圖像檢測領域最為重要的無損檢測方法之一，其典型的使用流程為：首先使用水下機器人采集圖像，然后對水下大壩裂縫圖像進行處理分析，以獲取水下大壩裂縫圖像的類型、位置和尺寸，從而為大壩健康狀況診斷和加固修復提供指導意見。