二十一世纪是开辟海洋的时代,这在全球已成为不争的事实。面对人口骤增、陆地资源被不断消耗及其环境不断恶化的现实,对海洋资源进行开发是一个具有深远意义、关系到国家前途的战略选择。对水下信息进行全面了解为合理开发及利用水下资源提供了强有力的指导,具有重要的实际意义。水下成像是获取水下信息的重要途径之一,但是由于水体对光的吸收以及光线在水中发生衰减,与陆地上拍摄的图像不同,低清晰度、低对比度以及颜色失真是获取的水下图像普遍存在的问题;现有的一些增强图像的方法存在过补偿图像颜色或对比度的问题。鉴于上述分析,研究水下图像处理颇具现实意义。本篇论文的研究目的在于通过增强处理来提高水下图像的对比度、改善其视觉效果并凸显图像细节。本文的工作主要有以下三点:第一,对光线在水中传输时所表现的特性进行了分析,确定了引起水下图像降质的因素主要是水体对光的吸收以及散射作用。同时根据光线的传输特性,介绍了水下光学成像模型。此外对几种常用的水下图像增强方法进行介绍,并通过实验对这些常见算法的优缺点进行了分析。第二,针对水下图像的色彩失真现象以及对比度低的问题,提出了基于MSRCR的水下图像增强算法。首先,依据实验发现视网膜系列算法的MSRCR算法可以有效校正水下图像的偏色,故将其作为所提算法的预处理步骤解决图像的颜色失真问题;然后使用直方图拉伸拓宽预处理图像灰度分布,再利用伽马变换提高图像的对比度;最后使用引导滤波抑制图像噪声,获得最终增强的图像。对实验结果进行比较分析,本文所提算法能够有效提高水下图像的质量以及提升图像的视觉效果。第三,针对目前补偿水下图像色彩衰减存在的红色分量过补偿现象,对传统的水下图像预处理方法进行改进并在此基础上提出一种综合处理的水下图像增强模型。首先,用改进的预处理方法消除水下图像的颜色失真,所提预处理方法分为颜色均衡和颜色补偿两个环节。其次,使用对比度受限自适应直方图均衡对预处理图像进行处理提高对比度;然后,使用锐化对图像进行处理,让目标图像的轮廓以及细节信息得到突显;最后采用导向滤波消除直方图均衡及锐化过程放大的图像噪声。处理结果显示,相比其他算法所提图像增强模型可以有效恢复水下图像的色彩,图像的视觉效果也得到了提高。