为了改善主动光在水下传播过程中由散射与吸收效应导致的深海图像对比度低下以及颜色失真问题，提出一种水下图像增强算法.不同于传统方法利用最亮点的强度值作为背景光，提出基于物体与背景光非相关性的背景光估计方法，有效避免了前景处的亮像素或白色物体像素对背景光的误判，同时确保了去散射的精确性，提高水下图像的对比度；针对人造光源的颜色增益和光路衰减导致的图像色偏等问题，在去散射图像上选取离光源最近的灰色像素，利用其对光源的敏感性，将光照强度分离出来.最终，通过估计并去除光源本身的颜色增益，同时补偿光在传播过程中的损失，实现图像的颜色校正.实验结果表明，所提算法可以有效去除水下图像的散射效应，较好地恢复图像色彩，进而获得较优的增强图像.相比于其他算法，增强后的图像信息熵和水下图像质量评价指标值较高，说明该算法能显著提升水下图像的质量，同时保留图像有用信息.