随着陆地资源的日益紧缺,海洋资源逐渐成为人们关注的焦点。无论是开发海洋资源还是研究深海生物,都应该深入了解海洋空间。水下图像不仅是获取海洋信息的重要媒介,同时也是水下信息的重要载体,水下图像感知在水下机器人、人工智能鱼、水下目标检测、海洋能源勘探等领域均有重要应用。虽然水下图像发挥着重要作用,但是由于海洋环境的复杂性和光在水中的衰减等影响,不仅造成了水下图像与陆上图像的差异,还增加了水下图像的采集难度。另外,进行水下拍摄时必须要保证所用设备的防水性和灵活性,这也大大增加了水下图像获取的难度;如果是在深海或者夜晚的环境下进行拍摄时,则需要借助人工光源进行补光才可以完成水下图像的采集,上述情况均表明水下图像的采集面临操作困难且花费成本较高等问题。但是对于水下环境的研究和水下图像处理仍需要大量的水下图像样本,因此如何更好地仿真出与真实水下环境采集的图像在一定程度上相似的水下光学图像也逐渐成为目前水下图像处理领域的研究重点之一。本文利用建立物体的三维模型,并将此物体模型放置于本文改进的水下成像模型中,通过对物体、相机的几何位置、人工光源的位置、水下衰减系数、背景光系数等参数的设置生成当前条件下的二维水下仿真图像。该方法不仅可以为深度学习扩充数据集还可以解决评判水下图像复原算法或者水下图像增强算法无参考图像的问题。本文的主要研究内容如下:（1）给出一种新的水下光学图像仿真方法深度-水下光学图像仿真方法（Depth-Underwater Optical Image Simulation Method,D-UOISM）是从建立的三维模型中通过设置相机姿态、距离生成二维图像及深度图,并将其作为改进的水下成像模型的输入参数,再通过设定水下衰减系数、背景光系数等参数实现水下图像的仿真。三维模型的成像可以通过设置不同的相机内外部参数生成更多的二维图像进而得到更多的扩充样本;通过设定相机位置得到二维图像中物体对应的景深信息从而获取透射率比传统的水下仿真方法（从真实水下图像中估计的透射率当做待仿真大气图像的透射率）更符合真实的水下成像。另外,本文结合实际水下成像过程中存在的影响因素,对原水下成像模型进行了改进:增加了仿真运动模糊的点扩散函数,并采用点扩散函数卷积直接传输衰减项的方法得到运动模糊的水下仿真图像。（2）给出一种基于三维的人工光源-水下成像仿真方法针对人工光源的水下成像仿真,本文不再局限于图像之间的二维变换,而是基于三维空间实现。首先对二维图像进行从像素坐标系到摄像机坐标系的转换;然后将人工光源的照射模拟成一个圆锥体模型,给出光源点的三维坐标、照射强度、照射长度以及照射半径;最后通过两个筛选条件得到被人工光源照射到的场景点,并通过光照模型对这些场景点进行赋值从而得到场景补偿光的能量图,再结合人工光源到场景间距离的传输衰减得到人工光源下的水下仿真图像。（3）设计水池实验完成仿真方法的评价分析本文根据水下图像的特点,主要采用清晰度、对比度、色度以及直方图相关性四个客观指标对水下仿真图像进行评价。为了更好的说明本文的仿真方法具有一定的有效性和可靠性,设计了水池实验并利用四个客观指标对本文仿真方法得到的水下仿真图像、其他仿真方法得到的水下仿真图像与采集的水下图像进行对比分析。（4）三维模型的处理及水下光学图像仿真系统设计首先利用CAD建立三维模型并进行格式转换,然后通过Cloud Compare设定相机参数得到该相机方向下的2.5D模型,最后通过投影变换得到所需要的二维图像及其深度图。接下来利用MATLAB GUI语言将D-UOISM方法和人工光源下的成像仿真方法进行封装,实现水下光学图像仿真系统的可视化。