处理水下图像首先要考虑光在水介质中传播的基本物理过程。Schettini和Corchs详细讨论了水下光传播的过程［141］，介质的物理性质导致在空气中所拍摄的正常图像中不存在降解效应。水下图像的基本特征是能见度低，因为光在水中传播时呈指数衰减，并且场景对比度差，模糊不清。光衰减导致浑水海水中可见度一般在5～20 m。光的衰减过程是由吸收（除去光能）和散射（改变光路的方向）引起的。水中光的吸收和散射过程影响水下成像系统的整体性能。前向散射（forward scattering）指从物体到相机的途中随机偏离的光，通常导致图像特征的模糊；后向散射（backward scattering）指在实际到达场景中的物体之前水对照相机反射的光的分数，通常限制图像的对比度，从而产生特征性的面纱，将自身叠加在图像上并隐藏场景。水下光散射示意如图5-1所示。
图5-1 水下光散射示意图
水下图像处理就好像是在揭开一层神秘的面纱，让人或者机器看清面纱背后的真实，更清晰地了解真实场景的面貌，如图5-2所示。
吸收和散射效应不仅是因为水本身，还因为水中存在其他物质，如溶解的有机物质或小的可观察的漂浮颗粒。漂浮颗粒的存在被称为“海洋雪（marine snow）”（颗粒大小和浓度可变），这些成分会增加吸收和散射效应。人工照明可以增加能见度范围，但是这些光源不仅遭受前面描述的困难（散射和吸收），而且倾向于以不均匀的方式照亮场景，在图像的中心产生具有劣质的亮点，照亮周围的区域。随后，光的数量减少，颜色根据它们的波长逐一下降。蓝色因为波长最短，在水中传播最长，使得水下图像基本上由蓝色主导。总之，我们感兴趣的图像可能遭受以下一个或多个问题：有限范围的能见度、低对比度、不均匀的照明、模糊、明亮伪影、颜色减少（蓝色外观）和噪声。因此，将标准的计算机视觉技术应用于水下成像首先需要处理这些附加的问题。(www.xing528.com)
图像处理可以从两个不同的角度进行处理，图像复原的目的是使用退化和原始图像形成的模型来复原退化图像，这需要许多模型参数（如表征水浊度的衰减系数和扩散系数），而这些参数并不确定，不同海域会有所变化。另一个所需的重要参数是场景中给定对象的深度估计。图像增强使用定性的主观标准来产生视觉上更愉悦的图像，并且它们不依赖于任何用于图像形成的物理模型。
图5-2 红海海底的水下26 m处的水下场景［142］
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