為水下無人潛航器“擦亮雙眼”

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近日，西北工業大學光電與智能研究院李學龍教授團隊在“涉水視覺”方面的研究取得重要進展，團隊以水下潛航器的智能視覺導引為目標，提出了能夠高效提取光場信息的智能成像方法，在大衰減、強散射的水下湍流環境中，實現了高信噪比、高分辨率的目標圖像處理及重構。相關成果以Computational ghost imaging in turbulent water based on self-supervised information extraction network為題發表在光學類期刊Optics & Laser Technology上。該研究成果為受限條件的水下潛航器智能視覺導引回收做了必要的技術探索和儲備，是“臨地安防”的典型應用之一。

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水下智能視覺導引技術原理。

水下智能視覺導引技術是通過相機或其他光學傳感器，獲得目標的圖像信息，利用智能圖像處理與位姿解算技術，為水下無人潛航器提供相對位置、姿態、運動狀態等信息的技術。

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水下無人潛航器應用。（圖片均由西北工業大學提供）

水下無人潛航器是深海勘探、礦產開發、科考作業、海洋救援等的重要輔助，能夠有效提升我國的海洋探測及海洋開發能力。其進入深海的前提是實現精準定位和導引，然而深海暗流涌動、環境復雜、數據獲取難度高，這對無人潛航器的視覺導引和圖像處理提出極高要求。

受限于深水環境，光線的傳播會大幅衰減且被強烈散射，傳統點對點式成像無法完整保存目標的空間信息，難以獲得高質量的目標圖像。為解決該問題，團隊以水下智能視覺導引為目標，展開了人工智能賦能的光學成像技術研究，為強噪聲環境成像提供了新途徑。

團隊基于圖像處理“低維流形嵌入”的科學思想，提出了能夠高效提取光場信息的智能成像方法（IEGI），利用神經網絡卓越的信息提取能力，構建多模態認知計算框架，為圖像處理提供了數理判據，解決了傳統水下成像過程中圖像質量退化造成的場景難解析問題，以極低采樣率高質量地重構了目標圖像。

這好比給傳統水下成像的過程戴上了一副“AI眼鏡”，它能夠自主過濾干擾、通過一系列人工智能分析處理大幅還原圖像信息，讓潛航器獲得準確清晰的水下目標圖像。