胡 易， 邹 立， 昝世良， 曹芳芳， 赵 猛

(山东科技大学电气与自动化工程学院，山东 青岛 266590)

0 引言

海底资源勘探、水下设施维修、海洋救援、水下目标的检测与跟踪[1]等工作需要借助大量的图像数据。摄像机在采集水下图像时受光吸收和散射的影响，图像存在颜色失真、边缘模糊和对比度低等问题。不同波长的光在水中传播时，会受到不同程度的衰减，水下颜色衰减随深度变化[2]，其中蓝、绿光衰减较少，因此水下图像以蓝色或绿色色调为主。此外，水中悬浮的粒子吸收了大部分光能，造成光谱的退化效应，导致图像对比度低、模糊。

提高水下图像质量的方法一般分为两类：图像恢复技术和图像增强技术[3]。图像恢复技术通过对水下成像模型参数估计，恢复退化图像。王国霖等[4]提出基于双透射率水下成像模型的图像颜色校正，解决了水下图像的颜色失真问题，提高了图像的视觉质量；李向春等[5]提出基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法，根据水下光学成像模型，解决了水下光学图像对比度低、颜色失真的问题，提高了图像对比度和清晰度；霍光尧等[6]提出基于暗通道先验和自适应颜色校正的水下图像处理方法，有效地改善了图像的质量。图像增强技术不依赖于成像的物理模型，通过修改图像像素值来增强水下图像。IQBAL等[7]提出使用无监督的色彩校正方法增强低质量图像，简称为UCM算法；邹立等[8]提出视觉显著性分割和Retinex算法相结合的水下图像增强方法,提高水下非均匀光照条件下的图像清晰度；……