针对不同场景下获得的水下图像存在色偏、细节模糊和对比度低等问题，提出一种基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原方法。首先，建立双透射率水下成像模型，将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率；然后，利用红通道补偿算法对原图像进行预处理，并利用四叉树分级搜索、改进暗通道先验和无退化像素点方法分别估计背景光强度、后向散射分量透射率和直接分量透射率；最后，通过逆求解成像模型，并采用满足瑞利分布的直方图拉伸获得复原图像。实验结果表明，与其他水下图像复原方法相比，所提方法对在强干扰环境下采集的水下图像有着更强的颜色失真校正以及模糊信息增强的能力。

针对暗通道先验去雾算法存在的光晕现象、大气光值选取不准确等问题,提出了一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法。为减弱图像景物边缘处的光晕效应,提出了一种基于暗通道补偿模型的解决办法,利用加权通道差值的方法识别光晕区域,通过腐蚀、融合等处理修正该区域的暗通道值,采用线性融合的方式与原暗通道进行融合,实现对暗通道的补偿。针对大气光值选取不准确的问题,改进了四叉树分割方法,即增加相邻区域比较的策略,使该算法可以更加精确地获取大气光值,使恢复后的图像更加清晰自然,细节保留更加丰富。借助大气散射模型与优化后的透射率恢复无雾图像。实验结果表明,本文方法能够有效地去除光晕效应,准确地获取大气光值。