水下图像作为获取水下信息的重要途经,已经广泛应用于海洋能源探测和环境监测等诸多领域。然而光在水中的传播过程不同于在空气中,由于水体对光的吸收和水中悬浮颗粒对光的散射作用,水下采集的图像通常具有偏色和低对比度等问题。本文为解决上述问题,同时考虑到水下图像的视觉效果以及信息保留,提出两种基于梯度域重建的水下图像增强方法,具体研究内容如下:1.针对水下图像存在的色彩偏移、低对比度和模糊等问题,提出一种基于梯度域重建的水下图像增强方法。该方法首先对水下图像进行色彩校正处理,然后对Lab颜色空间的水下图像亮度层进行梯度自适应增强,最后根据泊松不等式重建图像,获得高对比度、高清晰度和具有良好细节及轮廓的水下图像。2.由于在基于梯度域重建的水下图像增强方法中引入了参数防止过度增强,导致在退化严重的区域效果不佳。因此,在基于梯度域重建的方法上,提出一种采用多尺度进行梯度增强的方法,该方法同样对亮度层的梯度进行处理,采用不同的尺度因子增强梯度,然后通过最大梯度融合策略对不同尺度的梯度进行合并,最终重建图像,获得的图像既拥有良好的细节的同时又保证了图像整体的对比度,并压缩了动态范围,符合人眼视觉观感。为了验证本文提出的方法的有效性和可靠性,在数据集UIEB中与其他五种水下增强方法进行对比实验,采用了主观评价和UCIQE、UIQM、MSE和PSNR四个图像质量评价指标对结果进行评价。实验证明,本文提出的两种基于梯度域重建的增强方法在处理水下降质图像的色偏和低对比度问题上具有良好的效果,增强后的水下图像符合人眼视觉特性,观感较佳,在不同退化程度的水下环境中都具有良好的鲁棒性。