综述：提升海洋环境中水下物体识别的声呐图像质量研究

（编辑推荐）本综述系统梳理了声呐图像去噪技术（denoising）在海洋工程中的关键作用，涵盖滤波（filtering-based）、模型（model-based）和深度学习（deep learning-based）三类方法，重点解决斑点噪声（speckle）、混响（reverberation）等对AUV/ROV作业的干扰，为水下目标识别提供技术参考。

　　

声呐成像原理
声呐技术通过发射声波并解析回波实现水下探测，其核心是声呐方程（sonar equation）。与光学成像不同，水声信号易受非均匀散射和复杂噪声干扰，例如斑点噪声（speckle）会降低图像对比度，而混响（reverberation）可能掩盖目标特征。典型案例如海底管道检测中，低对比度噪声会隐藏腐蚀缺陷；侧扫声呐（side-scan sonar）的斑点干扰可导致渔业资源误判。

声呐图像去噪技术
早期空间域/变换域滤波器（如Lee滤波）对非均匀噪声效果有限。模型方法（如基于统计先验的BM3D）提升了适应性，但面临计算复杂度与泛化能力的权衡。深度学习（如CNN、GAN）通过数据驱动实现更优性能，但在AUV部署中存在标注数据稀缺和实时性挑战。研究趋势显示，跨域技术（如SAR/医学影像去噪方法迁移）正推动声呐去噪创新。

图像质量评估
评估需结合有参（PSNR、SSIM）和无参指标（NIQE）。值得注意的是，声呐图像缺乏标准测试集，现有研究多依赖合成数据或小规模真实数据集，存在仿真与现实差距（sim-to-real gap）。

挑战与机遇
当前瓶颈包括：1）标注数据不足限制监督学习；2）AUV硬件资源制约模型复杂度；3）动态水下环境导致噪声分布时变。潜在突破方向涉及半监督学习、轻量化网络（如MobileNet）和物理模型嵌入的混合架构。

结论
声呐去噪技术需平衡噪声抑制与细节保留。未来研究应聚焦跨模态融合（如声-光联合成像）、自适应实时处理及标准化评估框架构建，以提升水下机器人（AUV/ROV）在海洋工程中的可靠性。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增结论；专业术语如AUV=Autonomous Underwater Vehicle，ROV=Remotely Operated Vehicle均按原文标注）