近年来,随着海洋开发活动的日益增多,海洋的探索研究不再仅局限于军事目的,而是更多地向民用目的倾斜。人们观察、了解和探索海洋的活动涉及到大量的视觉信息处理与分析。因此,水下图像的预处理与分析技术将在未来海洋工程中占有重要地位。由于水体环境复杂,水下图像具有其特殊性质,例如对比度低、特征模糊等。因此有必要对水下图像进行预处理。首先,考虑到水下图像的特点,我们采用图像的模糊增强技术,并使用统计学方法快速自适应地选取渡越点。与传统的基于最大模糊熵的方法比较,本文采用的方法计算速度快和便于实时实现。其次,我们采用直接阈值法分割增强后的图像以获得文物的轮廓,并进一步细化轮廓和消除细线上的短枝,从而获得比较完整的轮廓曲线。由于泥沙的掩埋,提取出来的文物轮廓曲线通常只是原物的一部分轮廓,而且变形严重。鉴于这种情况,我们先使用低通滤波对轮廓曲线作光顺处理,随后再采用基于面积误差的多边形逼近法对曲线作逼近处理。紧接着,选取转角函数作为描述子来描述模型和轮廓曲线。在模型的转角函数中,搜索与轮廓曲线的转角函数距离最近的部分来判断轮廓曲线是模型中的哪一部分。这种方法充分利用了轮廓曲线的全局信息,而且可以通过输入参数来控制匹配效果。