机器学习的方法在泄漏电缆周界入侵检测领域有了比较好的发展。采集大量的入侵数据，通过机器学习训练模型，可以实现周界入侵检测更高的定位精度和更低的误报率。但是大规模入侵信号数据的缺乏限制了识别的准确率。而人工有效采集标注入侵信号数据极其费时且代价高昂。针对入侵信号数据缺乏的问题，本文引入了图像领域的数据增广方法。实验表明，几何变换增广结合深度卷积生成对抗的增广方法对周界入侵识别准确率的提升达到14.11%,极大程度上缓解了小样本下周界入侵定位精度低的问题，证明了本文增广方法的有效性。

为了提高水下图像的清晰度和对比度，恢复水下图像颜色特性，提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数，使用相对平均判别器，增加了内容损失函数，并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型，在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明：本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比，PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别，经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明，本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度，在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。

自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。