为了研究浑浊水体对成像质量的影响，利用单次Mie散射理论和蒙特卡罗法，在融合几何光学成像的基础上提出一种理论分析方法。该方法分析不同波长的点光源在不同粒径不同浓度的浑浊水体环境传输时的成像特征。结果表明：波长分别为456 nm、524 nm、620 nm的点光源经相同的水体环境和无散射环境进行偏振成像传输时，波长为456 nm的点光源的成像效果最好；波长为456 nm的点光源经过散射粒径大小分别为1 μm和2 μm的浑浊水体时，线偏振光的成像效果优于圆偏振光，圆偏振光优于自然光；当穿过散射粒径为3 μm、4 μm、5 μm的浑浊水体时，自然光成像效果最好，线偏振光成像效果最差。从理论上分析了不同波段的点光源经过不同水体进行偏振成像传输的成像效果，为水下偏振成像技术提供了新的思路和方法。

水体中悬浮粒子对光的散射导致浑浊水下成像质量下降。偏振光学成像技术可基于偏振信息分离散射光和信号光，是浑浊水下成像的有效方法。然而，现有的水下偏振成像技术主要从空域分离散射光和信号光，对于散射光的抑制效果较为有限。利用散射光和信号光在频域的差异性，基于对偏振图像频谱信息的处理实现了对后向散射光的有效抑制，从而实现了成像清晰度的显著提升。在不同浑浊程度水体环境下对于不同物体开展了多组实验，实验结果表明，所提方法相对于传统的水下偏振成像方法可更好地抑制后向散射光和凸显物体信号光，最终实现在浑浊水体环境下的清晰成像，尤其对于高浑浊水体，成像清晰度提升效果明显。

针对水下图像对比度低、颜色失真、可见度低等问题，提出了一种基于场景深度估计和背景区域分割的复原方法。首先，利用多方向斜梯度算子和各颜色通道的衰减差估计图像的场景深度。然后，利用场景深度估计过程中得到的梯度和色差信息将图像的背景与前景区域分离，并分别在背景和前景区域估计背景光和透射率。在得到背景光和透射率图后，基于水下成像模型对前景区域进行场景恢复，同时采用在HSV颜色空间直方图拉伸的方法对背景区域进行对比度增强。最后，通过设置过渡区域权重图对前景和背景进行融合得到最终的复原结果。实验结果表明，所提方法能更准确地估计背景光和透射率，在对比度增强、色彩修正及清晰度提升等方面具有良好的性能。与经典的方法对比，所提方法在UIQM、UCIQE、FDUM和FADE等4个客观质量评价指标上的提升均超过15%。

地球上海洋面积约占70%, 海面之下蕴含着大量的资源待人类探索、开发和利用。但由于水下环境复杂多变, 想要对水下世界进行探索和发现并不简单。偏振成像技术因其与传统光学成像技术相比具有多维偏振矢量信息, 一经提出便广受学术界关注, 这也促成了水下偏振探测及处理技术的蓬勃发展。在对水下目标物进行成像时, 因为水体中大量微粒和一些可溶性物质会对光产生吸收和散射作用, 导致进入接收器的光能量发生严重衰减, 致使水下图像模糊不清、质量不佳很难达到实际应用需求。文章通过研究不同类型光照条件下水下目标的偏振成像特性, 使用CMOS相机在不同类型光源的照射下对目标物分别进行水下偏振成像; 再对采集到的不同角度的偏振图像运用Stokes矢量法计算得到其偏振度、偏振角和反射光总光强等偏振分量图像; 通过图像融合的方式对获取到的偏振信息图像进行融合以结合不同偏振矢量图像的优势信息; 最后使用拉普拉斯边缘增强技术对融合图像进行增强进而实现退化图像的复原。

水下成像技术在**、海洋开发和工程应用中发挥着重要的作用。然而，传统成像方法在传播过程中会受到吸收、散射、湍流和复杂的光与物质相互作用效应的影响，进而难以获得清晰的水下图像。近年来，水下鬼成像逐渐成为研究热点，它采用无空间分辨能力的桶探测器，通过关联算法来获取目标的空间分布。与传统阵列成像相比，鬼成像具有灵敏度高、抗干扰和工作波长宽等特点，在弱光、特殊波段和提高成像距离等方面具有显著优势。综述了近年来水下鬼成像的研究进展，重点讨论了其发展历程、光路结构和关键技术，分析了影响水下鬼成像质量的因素和提升方法，并对水下鬼成像的未来应用方向进行了展望。

针对视场中光源对成像的影响问题,提出了一种新的抑制光源干扰的水下图像复原方法。建立了考虑光源干扰的水下成像模型,利用光源辐射图像和无光源影响图像的梯度分布不同的特点来分离光源辐射,在获得的抑制光源影响的水下图像中,利用最大值滤波和中值滤波分别估计出全局背景光和水下透射率,有效地降低了视场光源对参数估计的影响。实验结果验证了抑制光源干扰的水下图像复原方法的有效性,能够显著提升水下场景的可视性。此外,该方法在无光源影响的水下图像中也取得了良好的复原效果。

依据完整的水下光学成像模型,提出一种新的基于红通道稀疏先验的变分盲复原方法。为了能同时克服水下场景中因水体流动及悬浮颗粒对光的散射和吸收作用而引起的雾化、对比度低、色彩失真及模糊等退化问题,变分能量方程中引入不同功能的规则项。首先,根据水下光学成像模型的直接分量和后向散射分量得到拟恢复图像,将其作为图像色彩恢复的导向图;然后基于前向散射分量建立变分能量方程的数据保真项,利用水下图像红通道稀疏性先验引入L0范数并作为去模糊规则项。为了提高多规则项、多变量变分模型的运算效率,利用交替方向乘子法对其进行迭代求解。实验结果表明,本文方法不仅在去雾、提升对比度、恢复色彩方面效果出色,并能有效去除图像模糊,改善清晰度。