本发明公开了一种基于亮度补偿残差网络的水下图像增强方法，包括获取数据集；数据预处理：将图片裁剪为相同尺寸的大小，将RGB类型的图片转换为HSV类型，提取V通道并单独保存；模型训练：将RGB类型的训练集放入RGB多尺度残差子网络进行训练，得到增强网络1和输出结果；将V类型的训练集放入V通道亮度补偿子网络进行训练，得到增强网络2和输出结果；将两个的输出结果送入增强重构子网络得到最终的输出结果；模型测试：将测试集分别放入训练好的增强网络1和增强网络2，将输出结果一起送入增强重构子网络即可得到增强后的水下图片，本发明能够解决水下图像颜色失真、模糊、低对比度问题，通过亮度补偿进一步提高图像的细节信息。
