针对传统混合区域振幅自由度（MRAF）算法衍射效率低、非信号区域有散斑等问题，提出一种改进的MRAF算法。该算法引入球面相位作为初始相位，使用动态振幅限制，利用基于全域振幅限制的迭代方案确定最佳Z值，并使用爬山邻域算法对得到的相位进行分段式迭代优化，从而改善了非信号区域由于完全无振幅限制有散斑的问题。具体地，在全区域振幅限制阶段所提算法确保了目标光斑的匹配性并可以抑制散斑效应，而在混合区域振幅限制阶段则减小了误差。通过在三角形上进行数值仿真，对最终获得的结果进行光学实验仿真，结果表明，改进后的MRAF算法有97.77%高的衍射效率和0.09%低的均方根误差，并且峰值背景比（PBR）由0.0079提高至2.0357，相比基础的MRAF算法，对目标区域外围的散斑抑制效果更好，具有更高的应用价值。

为了对水下图像传感器获取的彩色图像进行清晰化处理,提出一种lαβ色彩空间的图像清晰化算法。将捕获到的彩色水下图像进行暗原色初步复原后,映射RGB空间至lαβ三通道进行清晰化处理。采用Tetrolet变换方法处理亮度通道l,对包含大部分的轮廓、边缘等线性细节的高频分量采用Bilateral滤波器处理,对包含大部分能量的低频分量进行非局部均匀滤波处理,然后将处理后的高、低频分量进行反向Tetrolet变换得到复原的亮度通道图;对α、β通道的色彩偏差进行空间均值颜色校正,得到复原的α、β通道图。将处理后的非彩色通道图和彩色通道图反向变换至RGB通道,更新透射率,得到清晰化的彩色水下图像。实验结果表明,该算法对彩色水下图像的复原效果较好,在图像色彩的提升和边缘细节的描述方面效果显著。