水下目标的识别技术不仅在国防建设上有重要的军事战略价值，而且在民用上也具有一定的经济价值，世界各国各公司都很重视。 水下目标识别技术在提高水下机器人的自主能力以及顺利完成目标探测和定位的任务中也具有很重要意义。本文所作的研究就是“超小型水下机器人相关关键技术研究”项目的声视觉识别部分。视觉识别系统包括：图像采集显示、图像前期处理、特征提取分类和图像识别四个部分。本论文主要在以下几个方面做了研究工作。 (1)综述了国内外基于声纳图像的目标识别技术的现状。 (2)分析和解码声纳数据格式，并依据声纳数据进行了雷达式图像显示。 (3)对中值滤波、均值滤波和高斯滤波的去噪效果进行了比较和分析。 (4)在图像增强方面，尝试了直方图均衡化增强方法，并对其处理结果进行了评价分析。同时还深入研究和实现了一种模糊增强算法，并将其应用于声纳图像的模糊增强过程中。 (5)对特征提取进行了研究，提取了图像的7个不变矩等特征值，并进行了仿真实验，分析了误差原因。 (6)对模板匹配算法进行了分析，并提出了一种改进的算法，从而提高了处理时间和匹配精度。 (7)设计了一种基于声纳图像的水下机器人局部避碰路径方案；给出了基于声纳图像的避碰路径规划基本步骤。 本文对于水下目标识别与避碰技术的研究有一定的借鉴意义。