随着科技的发展与需求的扩大,海洋以及水下世界越来越受到人们的重视。为了充分了解探索水下世界,开展各项水下作业与研究,必须依赖于全面的水下场景各类信息。而图像视频作为人类获取水下有效信息的重要媒介之一,对于我们在各领域水下活动的展开发挥着重要作用。然而,与空气介质相比,水体对于光的衰减作用更为严重,主要表现在对于光的选择性吸收和强烈散射,进而造成水下图像成像质量较差,出现颜色失真与可视性变差等图像退化现象。针对当前水下视觉系统遇到的问题,本文应用计算机视觉中的相关理论,设计了水下图像视频清晰化方法,来处理得到退化降质的水下图像和视频。本文包括单幅水下图像清晰化处理算法与水下视频清晰化处理算法两部分,具体的研究内容如下:1.针对水下图像类似于大气雾图,都是由于介质的吸收和散射而引起图像质量退化的问题,分析了其成像模型,在此基础上,提出了一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰化算法,算法从水下图像成像的特点出发,改进了暗通道先验去雾模型中暗通道图的获取方法,进而优化全局背景光强与透射率的估计方法,最后通过实验对比,验证了其在单幅水下图下清晰化处理中的良好性能。2.针对水下视频处理中存在的视频帧序列卡顿、色调不一致以及处理时间长的问题,本文在单幅水下图像处理的基础上,融合视频帧间的慢变相关性,提出了一种改进的基于连续背景光强快速估计的水下视频清晰化算法旨在解决上述问题。该方法分析了产生问题的原因主要是全局背景光强的估计,并对该过程进行了改进,基于视频序列前一帧的估计区域,领域搜索快速定位至当前帧的估计区域,该方法有效地减少了估计差异,缩短了所用时长,解决了上述问题。本文同时将所设计的两种算法,通过Visual Studio2010开发平台,依赖计算机开源视觉库OpenCV,并通过MFC来编程设计实现了面向用户的友好软件系统,使水下图像视频清晰化处理算法结合软件编程通过界面交互的形式,为用户提供多种功能模块,体现其实际应用价值。