摘要
水下图像增强是水下视觉领域的关键技术之一，旨在改善水下图像的视觉质量，为后续的水下目标检测、识别和跟踪等任务提供可靠的视觉信息。
由于水体对光的吸收和散射作用，水下图像通常存在对比度低、颜色失真、细节模糊等问题，严重制约了水下视觉系统的性能。
近年来，基于先验信息的水下图像增强方法受到广泛关注，特别是利用自然图像的固有特性作为先验约束，以指导水下图像的复原。
本文重点研究基于高阶全变分光照先验的水下图像增强方法，首先阐述水下图像成像模型和退化机理，然后介绍全变分模型和高阶全变分模型的基本原理，进而探讨如何利用高阶全变分模型刻画自然图像的光照先验信息，并构建水下图像增强模型。
最后，对基于高阶全变分光照先验的水下图像增强方法进行总结和展望。
关键词：水下图像增强；高阶全变分；光照先验；图像复原；视觉质量
1.相关概念1.1水下图像增强水下图像增强是指利用数字图像处理技术改善水下图像质量的过程，主要目标是消除或减弱水体介质对光线传输的影响，恢复真实场景的色彩、对比度和清晰度。
1.2水下图像退化模型水下图像的退化主要由光线的吸收和散射引起，通常使用以下模型描述：>I(x)=J(x)t(x) B(1-t(x))其中，I(x)表示观测到的水下图像，J(x)表示真实场景的图像，t(x)表示介质的透射率，B表示背景光，x表示像素坐标。
1.3全变分模型全变分模型是一种基于图像梯度的正则化方法，其基本思想是假设自然图像的梯度服从稀疏分布，即图像中大部分区域的梯度变化平缓，只有少数区域存在明显的边缘和纹理细节。
全变分模型可以有效地抑制图像噪声，同时保留图像的边缘信息。
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