水下图像语义分割研究综述

水下图像语义分割作为计算机视觉领域的关键研究方向，在海洋资源勘探、水下机器人自主导航以及水下环境实时监测等诸多领域展现出极为广阔的应用前景。本文系统梳理了近年来水下图像语义分割领域的研究进展，围绕数据集构建、分割方法创新、注意力机制应用、实时性需求满足、自动标注技术以及多源数据融合策略等方面展开深入剖析。通过对现有研究成果的全面总结与归纳，本文明确指出了当前水下图像语义分割所面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

一、引言

随着海洋资源开发利用进程的不断加速，水下图像语义分割技术已然成为计算机视觉领域的研究热点。水下图像语义分割旨在实现对水下图像的像素级精准分类，从而准确识别图像中的各类物体与场景。该技术在推动水下机器人智能导航、助力海洋资源高效勘探以及加强水下环境动态监测等方面，均具有不可估量的应用价值。

然而，水下环境的复杂性与特殊性给水下图像语义分割带来了诸多严峻挑战。水下环境中光照分布不均、颜色严重失真以及噪声干扰强烈等问题，使得水下图像的获取与处理难度远超常规图像。尽管深度学习技术的迅猛发展为水下图像语义分割提供了全新的解决思路，基于深度学习的方法能够自动学习图像特征，实现高精度的语义分割，但由于水下图像的独特特性，现有的深度学习模型在直接应用于水下图像时，往往难以取得理想效果。因此，针对水下图像的特点，研发适用于水下环境的语义分割方法成为当前研究的重中之重。

二、数据集构建

数据集作为水下图像语义分割研究的基础支撑，其质量直接决定了算法训练与测试的效果。然而，受水下环境复杂性与特殊性的制约，构建适用于水下图像语义分割的数据集面临着诸多棘手难题。

为攻克这一难题，研究人员投入了大量精力，取得了显著成果。其中，SUIM 数据集堪称具有里程碑意义的成果。作为首个专为水下图像语义分割设计的大规模数据集，SUIM 数据集精心收录了 1500 多幅带有八种物体类别像素注释的图像，涵盖了鱼（脊椎动物）、礁石（无脊椎动物）、水生植物、沉船/废墟、潜水员、机器人以及海底等丰富类别。这些图像均是在严谨的海洋探索和人 - 机器人协作实验中采集而来，并由专业人类参与者进行精确注释。SUIM 数据集的构建为水下图像语义分割研究提供了坚实的数据基础。

除 SUIM 数据集外，DUT 数据集等其他水下图像数据集也在语义分割研究中发挥着重要作用。DUT 数据集包含了大量水下场景图像，并提供了详细的像素级标注，为研究提供了丰富的实验资源。

然而，当前的水下图像数据集仍存在一些亟待解决的问题。一方面，数据集规模相对较小，难以满足深度学习模型对海量数据的需求；另一方面，数据集中的图像种类和场景相对单一，缺乏足够的多样性和泛化性。因此，构建更大规模、更具多样性的水下图像数据集仍是当前研究的重点方向之一。

三、分割方法

水下图像语义分割的分割方法是整个研究的核心内容。目前，基于深度学习的方法已成为该领域的主流技术。这些方法通过构建深度神经网络模型，自动学习图像特征，从而实现高精度的语义分割。

3.1 基于卷积神经网络的方法

卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域最常用的模型之一，在水下图像语义分割中取得了令人瞩目的成果。例如，Md Jahidul Islam 等人提出的 SUIM - Net 完全卷积深度残差模型，在性能与计算效率之间实现了巧妙平衡。该模型在保证快速端到端推理的同时，提供了极具竞争力的语义分割性能，为可视引导的水下机器人在自治流程中的应用提供了有力支持。

此外，众多研究者还探索了基于预训练深度卷积神经网络模型（如 VGG、ResNet 等）的水下图像语义分割方法。这些方法首先利用预训练模型进行特征提取，然后结合条件随机场（CRF）等后处理方法进行精细分割，在分割精度和计算效率上取得了一定的平衡。

3.2 基于生成对抗网络的方法

生成对抗网络（GAN）作为一种基于博弈论的深度学习模型，由生成器和判别器两个关键部分组成。在水下图像语义分割中，基于 GAN 的方法展现出了独特的优势。例如，部分研究者利用 GAN 进行图像增强，有效改善水下图像的质量，随后结合语义分割网络进行分割。这种方法能够显著缓解水下图像中的光照不均、颜色失真等问题，从而提高分割精度。

此外，还有研究者提出了基于半监督学习的水下图像语义分割方法。这些方法巧妙利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练，通过生成对抗学习等机制，有效提高模型的泛化能力。这种方法在一定程度上缓解了标注数据不足的难题，为水下图像语义分割研究开辟了新的思路。

3.3 基于注意力机制的方法

注意力机制作为深度学习中的一种重要机制，能够模拟人类视觉系统中的注意力聚焦过程，提高模型对关键信息的捕捉能力。在水下图像语义分割中引入注意力机制，能够进一步提升模型的分割精度。

例如，部分研究者提出了基于通道注意力机制和空间注意力机制的水下图像语义分割方法。这些方法通过计算不同通道和不同空间位置上的权重，增强模型对关键特征的学习能力。实验结果表明，引入注意力机制后，模型的分割精度得到了显著提升。

此外，还有研究者提出了基于自注意力机制和交叉注意力机制的水下图像语义分割方法。这些方法通过计算不同像素之间的相关性，增强模型对全局上下文信息的捕捉能力。实验结果表明，这些方法在复杂场景下的分割效果明显优于传统方法。

四、实时性要求

在实际应用场景中，水下图像语义分割通常需要满足实时性要求。然而，由于深度学习模型的复杂性和庞大的计算量，现有的水下图像语义分割方法往往难以达到实时性标准。因此，如何在保证分割精度的前提下提高模型的实时性，成为当前研究的重点方向之一。

为解决这一问题，研究者们提出了多种有效方法。其中，轻量化模型设计是一种备受关注的方法。轻量化模型通过减少模型参数和计算量，显著提高模型的运行速度。例如，部分研究者提出了基于 MobileNet、ShuffleNet 等轻量化网络结构的水下图像语义分割方法。这些方法在保证分割精度的基础上，大幅提高了模型的运行速度。

除了轻量化模型设计外，基于剪枝和量化的方法也备受关注。剪枝方法通过移除网络中的冗余连接和节点，减少模型的计算量；量化方法则将网络中的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数，进一步降低模型的存储和计算需求。实验结果表明，这些方法能够在一定程度上提高模型的实时性。

然而，需要注意的是，轻量化模型设计和剪枝量化方法往往会导致模型分割精度的一定下降。因此，在实际应用中，需要综合考虑分割精度和实时性的要求，选择合适的模型和方法。

五、自动标注

在水下图像语义分割中，标注数据的质量对模型的训练效果起着至关重要的作用。然而，由于水下图像的复杂性和特殊性，人工标注数据需要耗费大量的人力、物力和时间成本。因此，研究自动标注方法对于提高水下图像语义分割的效率具有重要意义。

目前，已有部分研究者提出了基于弱监督学习和自监督学习的水下图像语义分割方法。这些方法利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练，通过挖掘图像中的潜在信息和上下文关系，提高模型的分割能力。例如，部分研究者提出了基于图像增强和自训练学习的半监督语义分割方法。这些方法通过生成对抗学习等机制，有效提高未标注数据的利用率，进一步提升了模型的分割精度。

然而，当前的水下图像自动标注方法仍存在一些问题。一方面，由于水下图像的复杂性和多样性，自动标注方法往往难以准确捕捉图像中的关键信息；另一方面，自动标注方法通常需要大量的未标注数据进行训练，而这些数据的获取和预处理也是一项极具挑战性的任务。因此，研究更加高效、准确的自动标注方法仍是当前研究的重点方向之一。

六、多源数据融合

在水下图像语义分割中，多源数据融合是一种极具潜力的方法。多源数据融合能够充分利用不同来源的数据信息，提高模型的分割精度和鲁棒性。例如，部分研究者提出了基于事件相机和 RGB 相机的多源数据融合方法。该方法通过结合事件相机的高速响应能力和 RGB 相机的丰富色彩信息，有效提高了模型对水下目标的捕捉和识别能力。

具体而言，基于多源数据融合的水下目标语义分割方法通常包括以下几个关键步骤：首先，精心获取水下目标事件图像与 RGB 图像所构建的数据集，并按照一定比例科学划分训练集和验证集；然后，巧妙设计跨模态注意力模块和跨通道注意力模块，用于捕捉不同来源数据之间的相关信息；接着，将跨模态注意力模块和跨通道注意力模块嵌入到精心设计的多源数据融合模块中；最后，将多源数据融合模块嵌入到构建的语义分割模型中，并进行严格的训练和验证。实验结果表明，该方法在水下图像语义分割任务上取得了优异的效果。

除了基于事件相机和 RGB 相机的多源数据融合方法外，还有研究者提出了基于其他类型传感器的多源数据融合方法。例如，结合声纳、激光雷达等传感器的数据，可以进一步提高模型对水下环境的感知能力。然而，需要注意的是，不同来源的数据往往具有不同的特性和噪声模式，因此在多源数据融合过程中需要进行有效的数据预处理和特征提取工作。