激光水下成像被广泛应用于海洋、江河及湖泊探测等领域，这给基于视觉的水下目标探测提供了可能。利用二维图像信息和三维空间目标之间的映射关系，可以反演目标相对于摄像机的方向和位置，从而得到目标的运动方向、速度和轨迹等信息。圆特征作为目标携带的最常见的特征之一，其定位问题一直是研究的热点。但在水下环境中，光的折射和散射造成了图像畸变和退化，很少有学者针对水下圆目标的定位展开研究。本论文通过连续激光水下成像，建立了水下圆目标的单目视觉成像模型，利用圆目标的单帧图像实现了目标的三维定位。主要的研究内容与成果如下：(1)在室内自然光照环境下通过对直径为500mm圆柱体目标的成像，验证了大气中圆特征的单目视觉成像模型，成功地从单帧图像反演了目标距离，相对误差稳定在2%左右。在大气成像模型的基础上，针对水下摄像机通常被密封在水密容器中拍摄图像的情况，提出了水下圆特征的单目视觉成像模型。该模型对光折射造成的图像畸变进行了补偿，并将目标定位问题分解为求圆锥方程和坐标系变换的问题；(2)基于水下圆特征的单目视觉成像模型，利用空间几何方法推导了圆目标的方位检测算法。该算法每一步计算都基于几何约束，能够提供闭合解，不存在迭代近似。因此只要像面椭圆方程100%准确，就能零误差地反演目标方位，这一点通过数值仿真得到了验证。算法的局限性在于要求圆特征平面和摄像机平面之间的夹角在15范围内。3DsMax仿真实验表明，圆柱体目标从水下0.5~10m的不同高度入射，算法计算的圆特征法矢误差低于1°、位置相对误差低于3%；(3)像面椭圆提取的精度直接决定目标定位的精度。本论文在传统方法的基础上，提出一种曲率与距离共同约束的椭圆自动检测算法。数值仿真结果表明，算法不受迭代初值影响，逼近速度快。仿真图像实验表明，算法对闭合轮廓的识别正确率在80%以上，对重叠轮廓的识别正确率在90%以上，并且对椭圆重叠率不敏感。无论从给定点集、仿真图像还是真实图像的椭圆检测结果来看，算法的正确率、查全率和精度均优于传统方法，并且不受像素点个数的限制，而传统方法在像素点多于50个时精度明显下降；(4)基于前向散射和后向散射的图像退化模型，对水下激光图像的预处理方法进行了研究。同态滤波可以消除乘性噪声，中值滤波对滤除散斑噪声非常有效，将这两种滤波结合起来，可以改善水下图像的质量。主观上从Canny边缘检测的结果来看，噪声对图像边缘的影响降低，圆柱体目标上的椭圆特征得到了有效保留。客观上PSNR和NMSE两项指标也说明了这种预处理方法的降噪能力、对图像细节的保真能力都优于传统的均值滤波和维纳滤波方法；(5)针对一个实际的水域监测问题，设计了水下圆目标定位系统，给出了系统的总体框架设计以及各模块的详细设计。针对系统实现时的摄像机标定、视场盲区、安装板形变等工程问题，给出了相应的解决方案。然后，利用3DsMax提供的虚拟现实技术，对系统进行仿真，在理想条件下说明了系统的可行性、有效性和定位精度。最后，在船池搭建了实验系统，对不同方位的直径320mm，高1.6m的圆柱体目标进行了定位，同时也对图像预处理方法、椭圆检测方法和圆目标定位方法进行了全面检验和分析。