水下攝影機目標識別

成像原理調整：根據水的活性指數對水下相機的光學系統進行最佳化。水的折射率約為1.33，與空氣的折射率不同，導致光的折射。因此，鏡頭設計需要考慮這些因素，以確保影像相對清晰。例如，使用特殊的廣角鏡頭可以在一定程度上減少因重力造成的影像失真。

影像預處理：由於水下環境複雜，影像常常需要進行預處理來校正顏色和增強對比。這包括顏色校正（補償水吸收的特定波長的光）和對比度增強（因為水下影像通常具有較低的對比度）。直方圖均衡等方法可以改進，使其更容易區分目標物和背景。

形狀特徵：形狀是水下目標辨識的關鍵特徵。因為，在水下考古中，古代沉船碎片的形狀可能是不規則的塊體或具有特定的幾何形狀。邊緣偵測演算法，如Canny偵測，可以用來提取目標物體的邊緣輪廓，作為辨識的重要線索。

紋理特徵：許多水下目標具有獨特的紋理。例如，珊瑚礁的紋理複雜而細膩，而魚鱗則有其獨特的紋理。利用灰階共生等紋理分析方法，可以提取目標物體的紋理特徵，包括粗糙度和方向性，用於辨識。

顏色特徵：雖然顏色可能會失真，但在某種程度上仍然可以用作特徵。例如，一些熱帶魚的顏色鮮豔。透過提取顏色直方圖或從顏色校正影像中計算顏色矩，我們可以使用顏色特徵來輔助識別。此外，不同的水下生物或物體在特定的光譜帶下可能具有獨特的顏色特徵。

基於模板匹配的演算法：如果目標物體的形狀特徵明確，例如在水下管道檢查中，預先知道管道的形狀和尺寸，則可以將目標物體的模板圖像與捕獲的圖像進行匹配圖像。透過計算相似性度量，例如歸一化相互關係數，可以確定目標物件的存在和位置。

機器學習演算法：

監督學習：這涉及使用帶有標籤的水下圖像資料集進行訓練。例如，如果有各種類型的魚的標記圖像，則可以使用形狀紋理和顏色等特徵作為輸入，並將魚的類型作為輸出標籤。支援向量機 (SVM) 和決策樹等演算法可用於分類訓練。然後，訓練後的模型可用於識別新水下影像中的魚類類型。

無監督學習：這是針對沒有先驗知識的目標，例如海底新發現的未知生物群落。聚類演算法，例如K-means聚類，可以根據目標的特徵對目標進行分組，然後進一步分析每個組內的目標。

深度學習演算法：

卷積神經網路（CNN）：這是水下目標識別的有效方法。例如，可以建構具有多個卷積層、池化層和全連接層的 CNN。透過使用大量水下影像作為訓練數據，網路可以自動學習目標物體的高級特徵。例如，在識別水下機器人的目標時，例如礦物或沉船的一部分，CNN可以學習這些目標的複雜特徵，從而實現高精度識別。

與聲納感測器融合：在水下環境中，聲納可以提供有關目標物體的距離和大小的資訊。透過水下攝影機和聲納感測器的數據，可以更全面地了解目標物體。例如，在水下搜救行動中，AR可以檢測潛在人類目標的大致位置和範圍，然後水下攝影機可以利用這些資訊進行精確的視覺識別，以確定是否是目標。

與光學感測器融合：如果水下相機是多光譜相機，則可以與其他光學感測器（例如LiAR）融合，以增強目標識別能力。不同的光學感測器可以提供目標物體不同的特徵訊息，透過融合這些信息，可以提高目標識別的準確性和穩健性。