石伟 倪立学 王德雨 刘磊 张元良

（江苏海洋大学 江苏省连云港市 222005）

随着海水深度的加深，自然光的数量会越来越少。在水下环境好的时也可以得到较为清晰的照片，而由于复杂的水下环境，在环境较好的海域，能见度大概可以达到水下20米；在环境恶劣的海域，能见度只可以达到水下几米。在深海环境下，通常需要人为补光来增加光照度，而光在海水中很容易发生光的散射，因此会对图像的清晰度造成一定的影响，所以对水下采集图像进行增强处理是很有必要的。2021年，刘柯等[1]针对水下低光环境以及色偏等问题，提出了一种在低光的水下环境下，图像的复原及增强办法。王丹等[2]针对水下图像模糊等问题，提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强，有效提升了水下图像的细节以及视觉质量。周亚斌[3]将图像增强和识别技术应用于水下机器人，极大地提高了水下机器人的智能化程度。因此水下机器人也是人类探索海洋的一个重要的海工装备，而视觉模块是水下机器人一个极其重要的模块，视觉模块可惜进行一些数据或者图像的采集，因此图像增强技术促进了水下机器人的发展，这项研究具有重要的意义。

1 水下图像成像理论

海水包含着以物理形态存在的各种元素，因此海水是不均匀的，光线会发生折射和散射并且会被海水吸收，随着深度的增强也会发生衰减。最纯净的水中光的衰减也十分的严重。……