内容概要：本文对近年来水下图像处理与分析的研究进行了全面综述，将现有的代表性方法分为增强、去雾、降噪、分割、显著物体检测、颜色恒常性和恢复七个类别。文中讨论了各类方法的基本原理和技术细节，同时提供了未来研究的方向和挑战。主要内容包括：七种典型水下图像处理模型及其应用实例、公开可用的数据集、存在的主要问题和建议。 适合人群：从事水下视觉和图像处理的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于海洋观测和资源利用领域的水下图像质量改进和特征提取，帮助研究人员理解和解决水下图像处理中的关键问题。 阅读建议：阅读过程中重点关注每类方法的具体技术和实际应用场景，同时了解未来的潜在发展方向。

为了实现水下视频图像文字提取与识别，文中提出了一种简捷有效的方法。主要解决了复杂背景下文字识别效果差，识别率低的问题。其实现过程是：首先根据形态学图像处理原理对视频图像进行预处理，增强对比度，滤除噪声；根据预处理结果对视频文字区域进行分割，并将分割出的字符进行归一化；最后进行模板匹配，进行文字识别并保存。实际应用表明，该系统具有操作简便、识别准确的特点，达到了设计要求。

基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验：海参、海胆、扇贝与海星的精准识别,基于YOLOv8的水下多目标检测系统：以URPC2021数据集的多种海产动物为研究对象,基于YOLOv8的水下目标检测 实验使用URPC2021数据集。 该数据集包含：海参“holothurian”，海胆“echinus”，扇贝“scallop”和海星“starfish”等四类。 检测数据集包含YOLO txt格式。 图片数量如下: train(6468张) val(1617张) 项目采用yolov8s进行训练，使用pyqt5设计了界面，可直接检测。 ,核心关键词： 1. YOLOv8 2. 水下目标检测 3. URPC2021数据集 4. 海参、海胆、扇贝、海星 5. 检测数据集（YOLO txt格式） 6. 训练 7. 图片数量（train/val） 8. yolov8s 9. pyqt5 10. 界面检测,基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验

内容概要：本文详细介绍了水下巡检竞赛中使用的水下机器人控制系统。重点讲解了如何利用树莓派控制STM32微控制器，并通过ROS实现无线控制，完成水下机器人的阈值纠偏和中心点纠偏。文中首先概述了水下巡检技术的发展背景及其重要性，接着分别阐述了树莓派控制STM32的具体实现方法，包括硬件连接、软件开发和调试优化；随后介绍了ROS无线控制的实现流程，如ROS环境搭建、节点编写及调试测试。最后总结了此次竞赛的技术成果，强调了该技术在未来水下巡检领域的广泛应用前景。 适合人群：对水下机器人感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是有一定嵌入式系统和ROS基础的学习者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解水下机器人控制系统的个人或团队，旨在帮助他们掌握从硬件组装到软件编程的一系列技能，最终实现高效的水下巡检任务。 其他说明：本文提供了详细的代码实现指南，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时，文中提及的MVLink协议也是理解和实施水下机器人通信的关键部分。

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB进行多水下航行器（AUV）协同定位的仿真研究。首先构建了一个简化的双AUV场景，其中一个作为Leader配备高精度惯性导航系统，另一个作为Follower仅有低成本传感器。通过引入扩展卡尔曼滤波(EKF)，实现了基于相对距离测量的状态估计优化。文中展示了具体的MATLAB代码实现，包括系统参数初始化、运动模型建立、相对位置测量以及EKF更新步骤。实验结果表明，经过多次协同观测后，Follower的位置误差显著减少。此外，还讨论了实际应用中可能遇到的问题如通信延迟、数据丢失等，并提出了相应的解决方案。最后展望了未来的研究方向，如加入更多AUV形成观测闭环、改进通信协议等。 适合人群：从事水下机器人研究的技术人员、高校相关专业师生、对水下导航感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解水下机器人协同定位原理和技术实现的研究人员；旨在帮助读者掌握EKF在水下定位中的应用，提高多AUV系统的定位精度。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码片段，便于读者动手实践；强调了理论与实践相结合的学习方式，鼓励读者尝试不同的参数配置以探索最佳性能。

重要的数据说三遍： 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右） 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右） 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右）

内容概要：本文详细介绍了基于SLMP（Scalable Localization with Mobility Prediction）算法的水下传感器网络定位方法及其MATLAB仿真实现。首先，文章解释了传统定位方法在水下环境中存在的问题，如能耗高、误差大等。接着，通过引入SLMP算法，利用移动性预测模型（如自适应卡尔曼滤波）和分布式迭代定位方法，解决了这些问题。文中展示了具体的MATLAB代码实现，包括节点初始化、移动性预测、邻居选择、定位迭代以及误差分析等关键步骤。此外，文章还讨论了如何通过优化参数设置（如Q矩阵、通信阈值等）进一步提高定位精度和降低能耗。 适用人群：从事水下传感器网络研究的技术人员、研究生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行水下传感器网络定位的研究项目，旨在通过SLMP算法实现高效、低能耗的节点定位，特别是在复杂海洋环境下。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和应用SLMP算法。同时，强调了在实际部署时需要注意的问题，如水声通信延迟、时钟同步等。

基于MATLAB的四种水下图像增强算法：水下图像增强中的色彩平衡与融合、两部法增强水下单幅图像、水下图像融合、两部法增强水下单幅图像的实现，与GUI显示，并用PSNR、UCIQE、UIQM、SSIM、MSE五种指标进行对比 readme很详细，代码一定能跑通，跑不通可以私聊我详细说明 其中算法涉及到的论文： 1.TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8266583 2.Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8058463?reload=true 使用方法：运行gui.m,将待处理图像的路径复制到“图像路径"文本框中（例：F:\H0307035\Algorithm2\input\hazed1.jpg），点击读取图像。（注：路径不能带""双引号或单引号'‘）

基于SLMP算法的MATLAB水下传感器网络定位仿真研究——参考IEEE Transactions文章的可扩展移动预测定位技术,【6】MATLAB仿真 水下传感器网络定位，SLMP算法，有参考文档。 主要参考文档： 1. Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks，IEEE Transactions on Mobile Computing 主要供文档方法的学习 非全文复现。 ,MATLAB仿真;水下传感器网络定位;SLMP算法;参考文档;可扩展性定位;移动预测。,MATLAB仿真：水下传感器网络定位的SLMP算法研究

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL软件进行水下吸声超材料的设计与仿真。首先探讨了传统吸声材料在低频段的局限性，引出了基于亥姆霍兹共振器的新型可调超材料。文中具体讲解了几何建模、材料属性设置、边界条件处理、网格划分以及求解器配置等关键技术环节，并提供了MATLAB和Java API的具体代码示例。此外，还分享了一些实用的小技巧，如参数化建模、热粘性损耗设置、频域扫描等。最后讨论了该技术的应用前景及其潜在挑战。 适合人群：从事海洋工程、声学材料研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制水下声波传播的研究项目，旨在提高吸声效率并拓宽有效频带。通过学习本文，读者能够掌握使用COMSOL进行复杂声学结构仿真的方法。 阅读建议：由于涉及较多专业术语和技术细节，建议读者提前熟悉COMSOL的基本操作流程及相关物理概念。同时，对于提供的代码示例，最好能在实际环境中尝试运行，以便更好地理解各个步骤的作用。