海洋资源的开发利用是未来发展的战略重地,因为水下环境恶劣,人们通常借助水下机器人进行海洋探索,通过对水下视频和图像的研究分析,实现海底考古、海洋军事勘察、海洋牧场养殖、海洋环境监测、海洋生物保护等任务。水下拍摄环境复杂恶劣,大量噪声和失真的产生使拍摄的图像质量低下,导致关键特征信息丢失,因此如何获得高质量的水下图像显得尤为重要。为了获取高质量的水下图像,本文针对常见的自然光照下浅海图像和人工补充照明水下图像两种图像,提出两种有效的解决方法。本文的主要研究内容如下:针对浅海自然光照环境的水下图像存在的颜色严重失真、边缘模糊、阴影部分细节信息丢失、整体对比度低等问题,本文提出了一种基于颜色校正和改进二维伽马函数的水下图像增强方法。首先,对获取的水下图像进行颜色校正;然后采用图像暗通道改进二维伽马函数,均衡水下图像整体亮度,同时提高对比度,最后利用拉普拉斯金字塔对预处理得到的两幅水下图像进行融合,得到增强后的水下图像。实验结果表明,本文提出的方法有效的解决了水下图像颜色失真问题,且能够很好的增强整体对比度,保留图像较暗部分的细节。针对现有水下图像增强和复原算法难适用于深海和夜间水域人工补充照明的情况,导致水下图像存在严重光照不均、大量噪声、低对比度、偏色等问题,本文提出一种基于OTSU分割和融合的非均匀光照水下图像增强。首先,对非均匀光照的水下图像进行去噪预处理;然后采用OTSU算法分割亮度图,利用同态滤波提升暗区域亮度,融合得到校正后的亮度图;最后用灰度世界法改善水下图像的偏色问题,同时提高图像的对比度,得到光照均匀的高质量水下图像。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的改善光照不均问题,在有效去除噪声的同时增强水下图像的对比度,校正颜色后的图像更贴近人类视觉感官要求。