深海探测与作业技术是海洋技术研究的重要领域之一。目前常用的水下观测方法主要有两种：一是基于声纳图像的远距离观测；二是基于视频成像的近距离观测。前者因为分辨率较低,主要适合于大范围内水下目标的搜索。后者的优点是图像分辨率高、且具有丰富的纹理细节和颜色信息,有利于对水下目标的识别和理解,因此视频成像技术是水下近距离观测与作业的关键技术。但是,水下视频图像存在两个问题：一是由于水下光线存在衰减和散射效应,使得水下图像对比度下降且纹理细节呈模糊状态；二是由于采用人工光源以及观测平台的运动特征,使得视频图像出现光照不均问题,如出现亮斑和暗区。这些问题不但影响了水下视频观测的清晰度,还为后续的图像自动处理与识别带来了困难。为此,本文对水下视频观测图像的清晰化方法进行了研究,完成的主要工作如下：(1)基于成像模型的水下视频图像复原算法研究。根据水下成像物理模型,提出了一种基于小波变换的水下降质图像清晰化复原算法。该算法首先将RGB图像转换为YUV图像,然后根据图像的对比度,对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小,从而实现了水下降质图像对比度的增强；并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节,消除水下图像的光照不均问题；最后将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰化的水下彩色图像。实验结果表明：提出的算法可以自适应实现水下观测图像的清晰化复原处理。(2)基于光照反射模型和图像邻域特征的水下视频图像增强算法研究。针对水下图像亮度不均和对比度低的问题,根据光照反射模型和图像的邻域特征,对水下图像的增强算法进行了研究。首先,对于亮度图像Y,利用小波变换的低频子带信息估计原始图像的照射分量,并对原始光照不均匀的亮度图像进行了光照补偿处理；然后利用像素的邻域相关性实现了图像对比度的增强处理。实验结果表明：提出的算法在提高图像对比度的同时,能有效消除水下图像的亮度不均问题。(3)基于DSP的水下视频图像清晰化算法移植与优化。为满足水下DSP嵌入式处理系统的实际需求,根据TMS320DM642视频口的特点,设计了视频口驱动程序；将基于VC++6.0平台开发的水下视频图像清晰化算法移植到DSP嵌入式平台,并综合运用了各种DSP优化技术,如编译选项、内联函数、循环展开等,对开发的图像清晰化算法进行了优化处理。最后,基于DSP/BIOS操作系统,对算法的实时性进行了测试,并提出了算法进一步改进的措施。