针对水下图像因成像环境造成的色彩失真、对比度下降、模糊等问题，提出一种自适应水下图像增强算法。首先，基于Lab色彩空间的局部色偏和全局色偏对衰减颜色进行色彩补偿，再利用灰度世界算法恢复水下图像的色彩平衡。其次，使用自动色阶和伽马校正方法调整各通道信息，以获得高动态范围、高照度的图像。最后，通过反锐化掩膜方法获得高频信息并增强图像细节，从而获得清晰的水下图像。所提算法利用图像的色偏、均方差等统计信息，实现了自适应处理。实验结果表明，所提算法能有效去除水下图像色偏，提高图像对比度与清晰度，提升视觉效果。较之其他算法，其在处理效果及时间上均有优势。

设计了一种多阶段水下图像增强模型，可以同时将空间精细纹理和高级上下文信息两种特征融合。模型由三个阶段组成，前两个阶段采用编码器-解码器结构，第三阶段则采用并行注意子网，所提模型可以同时学习空间细节和上下文信息两种特征，并且引入了监督注意力模块，能够加强特征学习，还设计了一个跨阶段特征融合机制用来巩固前后子网的中间特征。最后将所提模型与其他水下增强模型在同一测试集上运行，从运行结果得出，所提模型处理后的水下图像在主观视觉效果和客观评价质量上均优于大部分对比算法，在Test-1测试集上，峰值信噪比和结构相似度分别达到了26.2962 dB和0.8267。

针对水下图像颜色失真和细节丢失等问题, 提出了一种基于多尺度三重注意力机制的水下图像增强算法。该算法使用生成对抗网络作为基础架构, 生成网络采用编码解码结构, 并设计一个多尺度三重注意力模块, 多尺度结构和三重注意力机制结合可以实现不同层次信息的跨维度交互, 使网络更好地学习水下图像特征和抑制噪声特征, 判别网络采用类似马尔可夫判别器的结构; 构建了多个损失函数, 使生成的图像在结构、内容、色彩上和参考图像保持一致。实验结果表明, 所提算法在主观视觉和客观评价指标上均优于比较算法, 可以有效地提升网络的特征提取能力, 实现对不同场景水下图像的色彩恢复, 增强图像的对比度和清晰度。

针对水下照明图像存在不均匀色偏、对比度低和细节模糊等问题, 提出了一种基于颜色校正的水下照明图像融合方法。首先利用图像通道间的像素相关性, 对红通道进行补偿; 然后基于颜色校正图像, 利用非线性反锐化掩蔽(Nonlinear unsharp masking)技术获得锐度增强图像, 采用具有瑞利分布的限制直方图获得全局拉伸图; 最后通过多尺度融合策略生成融合图像。在自建数据集(Real underwater lighting image, RULI)上的实验结果表明: 本文方法能够去除混合光照在成像过程中的不均匀散射干扰, 并大幅度提高图像的细节清晰度。其图像质量评估指标(Underwater image quality measures, UIQM)和(Image entropy, IE)的平均值分别为 4.7399和 7.7617, 优于现有文献涉及的相关算法。

水下结构状态视觉检测过程中，观测相机镜头易受到水体中枯叶、藻类等悬浮杂质遮挡，导致水下结构表观影像信息丢失，影响检测效果。针对该问题，利用水下视频序列中的帧内空间信息与帧间运动信息，提出一种悬浮杂质遮挡消除方法。根据相邻帧间的光流场分布信息，提出位移补偿策略，消除相机移动导致的帧间背景偏移；结合悬浮杂质成像特性，建立动态视觉感知模型，在对齐后的相邻帧基础上，实现不同形态悬浮杂质的准确检测；构建一种混合引导修复模型，确立帧间最优互补信息，还原悬浮杂质遮挡区域。在构建的真实与合成数据集上的测试结果表明，本文方法能够准确检测并消除悬浮杂质的遮挡，处理后的图像质量在多项指标上均得到明显提升。

针对水下图像存在的雾化、模糊和颜色失真问题，提出一种基于全变分和颜色平衡的水下图像复原方法。以完整水下光学成像模型为基础，分别结合四叉树细分法与光在水中传播特性估计背景光，利用水下中值暗通道先验估计透射率，并采用共轭梯度和迭代最小二乘法估计模糊核。为提高计算效率，引入交替方向乘子法对变分能量方程进行逆求解得到去雾、去模糊的图像。在此基础上，在YCbCr空间采用颜色平衡算法对颜色通道进行补偿以校正色彩失真。与6种流行的水下图像增强和复原方法进行比较，实验结果表明，所提方法可以有效地去除雾化和模糊、校正色偏、恢复出清晰、色彩真实的水下图像。

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。