21世纪,随着对海洋的深入开发,水下成像技术在水下目标发现、海洋地理工程及海洋军事中具有广泛而重要的应用价值。水下视觉成为了制约水下作业的关键技术。但由于水对光的强吸收和散射特性,使水下图像无论在成像距离上还是在质量上都严重退化,尤其是散射特性,使水下图像对比度急剧下降产生严重模糊。图像复原的目的就是对水下退化图像进行处理,使其尽可能达到未退化前的理想图像。目前,图像复原的方法有很多种,主要分为两大类：空间域和频率域。由于水下退化图像主要是模糊附加低噪声引起的,而频率域滤波在去除模糊的同时对噪声也有一定的削弱作用,因此,本文采用频率域方法对水下图像进行复原。本文的算法的选取上以经典的Wiener滤波为主,逆滤波为辅。而重点在于对图像的退化过程进行深入分析,探讨三种退化函数的获得方法,主要工作如下：基于模板假设的水下图像复原。以水下光的点扩散现象为基础,利用模板中的各项的比例系数来模拟图像模糊过程光的散射,再以模板为退化函数对图像进行滤波复原。基于离焦模糊的水下图像复原。水下退化图像在形式上与离焦模糊图像具有相似的特点,就是模糊和对比度丢失严重。因此,以离焦模糊的圆盘函数模型对水下退化过程进行近似,根据图像得出模糊半径和退化函数,进行滤波复原。基于湍流干扰的水下图像复原。水和大气具有相同的湍流特性,因此二者在质上是相同的,差别只是在量上。因此以大气湍流模型对水下退化过程进行模拟,通过实验方式确定湍流系数,得到退化函数进行滤波复原。本文采用了三种方法获得了更精确的退化函数,使水下图像的模糊和对比度得到了明显改善。