水下图像和视频作为获取海洋信息的重要载体,其质量直接决定获取到的信息的真实性和可靠性。光在水下传输时,会受到吸收和散射的作用,使得水下视频图像具有低对比度、模糊的纹理和严重的色彩偏移。这些失真对水下信息获取有着极大的影响,因此水下视频图像、清晰化尤为重要。近年来水下视频、图像清晰化领域受到了不少研究者的关注,但现存图像清晰化算法的鲁棒性不高,且将图像清晰化算法应用到视频清晰化时较少的关注清晰化后的视频存在的闪烁现象,算法实时性较差。本文针对以上问题展开研究,所做工作如下:提出了基于深度图的水下图像复原算法。算法首先根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后通过逆求解水下成像模型复原退化的图像。利用该算法估计的深度图求得的模型参数（大气光值、透射率）更加准确,复原后的图像不仅具有更好的对比度,而且能够保持自然真实的颜色。提出了基于图像清晰化的视频清晰化算法。算法利用视频帧间运动矢量信息决定是否重新计算当前帧的深度图、是否利用颜色转换去除视频闪烁。首先计算压缩视频帧间运动矢量的均值,如果运动矢量的均值小于阈值则当前帧延用之前的深度图,若大于,则重新求取当前帧的深度图,并且对当前帧进行颜色转换。该算法不仅能够消除将图像清晰化算法直接应用到视频清晰化所带来的闪烁问题,而且提高了算法的速度。