水下目标位姿的准确估计,对于水下设备大对接、水下机械手末端空间操纵等方面具有重要的工程价值。基于视觉的目标位姿估计算法,在航空航天装备以及陆地地面设备上应用得比较成熟,具有位姿定位精度高的特点。由于水下环境的特殊性,如水中颗粒对光的散射以及水对光的吸收衰减现象,会导致水下摄像机系统采集获取的图像特征轮廓难以提取,使得该算法难以获得理想的位姿估计值。针对此问题,本文开展了以下工作。首先,研究了水下成像数学模型,并且依据Lambert-Beer定律推导出了未退化的图像数学模型。然后,利用红色暗通道先验理论得到未退化图像模型中的红色暗通道透射率图像,并通过引导滤波算法对该图像进行滤波细化处理,获得了对比度比较高的未退化图像。再后,使用CLAHE算法进一步提高未退化图像的对比度,使图像具有更高的对比度和更加清晰的轮廓,从而令水下目标物特征轮廓的提取更加准确,最终获得理想的的位姿估计精度。最后,基于本文所提算法,利用水下目标物的图像开展了目标物的位姿估计验证试验。试验结果表明所提算法能够很好地增强水下图像,所获得的水下目标位姿估计精度接近于陆地位姿估计精度。