海洋水体数据的获得对于人类对海洋资源的开发利用有重要意义。在多种海洋数据信息中,水下图像是人类探测海底的必要手段之一,借助计算机视觉,能够较为直观地反映水下真实场景。水下图像具体可应用于海底生物环境检测、能源勘探、水质取样、水下施工。然而,获取的图像普遍存在着对比度低、蓝绿色偏严重的问题,这不仅不利于图像观测,还会对后续的特征提取、图像识别等科学任务造成影响。水下图像复原是指从一幅输入的降质的水下图像中,根据水下成像先验知识和光学物理模型,利用图像处理技术,复原出对比度提升、色偏纠正、信噪比更高的图像数据的过程。水下图像复原技术突破低成本的成像设备和复杂成像环境的限制,降低了技术成本,扩大了应用范围。本文对现有的水下图像复原方法进行研究,创新性地提出基于Color-line的水下图像复原方法。创新点有三:一是引入Color-line颜色空间先验模型,通过分析输入图像中一些图像块中像素点在RGB颜色空间中的分布得到背景光信息,再结合图像中各个像块的Color-line得到局部透射率;二是将对透射率矢量的求解,转化为一个求解景深的非线性最小二乘问题,采用拟牛顿法对透射率和像块Color-line参数进行交替迭代求解;三是基于色彩恒常性假设,通过计算场景中各通道的衰减情况估计场景水深,进而补偿场景中的亮度值在不同波长范围的衰减。实验表明,基于Color-line的水下图像复原方法能够准确估计水下图像透射率和背景光矢量,复原图像在细节、色彩、对比度、自然的观感等方面都有很好的表现。