水下小暗目标探测是水下成像的研究难点，其中最具代表性的海洋生物和水下渔网探测。当前海洋生物数据大部分来自科学考察船的海洋调查，难以满足现代海洋科学发展的需求，海洋生物原位观测传感器已是建立海洋长期观测网的瓶颈问题，尤其是光学特性复杂的浮游动物探测方面。而渔网探测及避障则是当前水下无人潜航器（UUV）自主避障的难题。由于渔网的线径在微米至毫米级，目前声呐无法对渔网进行有效识别，然而UUV是可代替潜水员或载人潜器长时间在水下自主航行并执行相关任务的无人化智能化装备，在海洋环境监测、海洋资源开发、水下考古、海底管线检修、打捞搜救、海洋科学研究以及水下侦察等方面具有广泛应用前景，因此，亟需发展新型的渔网探测识别技术解决UUV渔网避障的难题。
半导体所光电系统实验室周燕研究员的研究团队面向海底管线检测、水下考古、海洋生态科学研究等应用长期致力于水下成像技术的研究。在此背景下，该团队的王新伟副研究员、博士生孙亮及刘晓泉等开展了基于距离选通成像技术的海洋浮游动物及渔网等小暗目标探测及识别方面的研究，研制了水下激光选通摄像机，相比传统水下摄像机，作用距离可提高2-3倍。为解决海水对光吸收散射导致的图像灰度及对比度低的问题，该团队提出了图像灰度阈值相关自适应增强技术，利用上下阈值相关性确定转换方程，提高图像对比度，增强微目标细节信息，提升水下作用距离。在此基础上，该团队进一步开展了基于距离选通成像的渔网探测识别方面的研究，提出了基于网线斜率直方图（HSL）与支持向量机（SVM）机器学习结合的渔网识别方法，在水池及海上试验中渔网的探测距离达到5.7个衰减长度，识别率达到90%以上。水下激光选通摄像机可为海洋生物原位观测和水下潜行器渔网避障提供新装备。当前欧盟的UTOFIA计划也正在开展新型水下激光选通摄像机的研制，用于搭载水下潜行器进行海洋生物原位观测、水下考古、资源开发等作业。
相关工作得到了国家自然基金、中科院重点部署项目、中科院科研装备研制项目、国家重点研发计划、中科院青促会等项目支持。

图1 图像灰度阈值相关自适应增强技术
（Applied Optics当期封面论文）

图2 基于光学选通成像的渔网自主探测及识别技术
（SPIEdigitallibrary网站首页亮点文章）
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[1] https://www.osapublishing.org/ao/abstract.cfm?uri=ao-55-29-8248
[2]https://www.spiedigitallibrary.org/journals/Optical-Engineering/volume-56/issue-08/083101/Automatic-fishing-net-detection-and-recognition-based-on-optical-gated/10.1117/1.OE.56.8.083101.full