一种基于成像模型和强化学习的水下图像增强方法，包括：步骤1、在水体中放入水下摄像头，拍摄预设距离下正常光照的水下图像，作为待增强的初始图像；步骤2、计算初始图像的灰度值，并进行分析处理；灰度值从高到低排序，取前百分之十的灰度值进行方差计算；步骤3、利用地面雾情况下图像的成像模型得到的近似水下图像成像模型，结合水下色彩测量指标UIQM进行自适应学习；步骤4、直至学习到对应设置好的训练次数后结束任务，得到输出的增强结果并保存本地；步骤5、选用图像峰值信号比PSNR以及结构相似性SSIM两种有参考评价指标将增强后的结果和初始的结果进行对比，作为增强效果的评价。本发明通过自适应学习未知参数，进一步提高了水下图像对比度、清晰度、饱和度等方面的性能。
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来源：北方有色网
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