随着21世纪的到来,人们对海洋探测技术越加重视,希望可以准确、可靠、系统地获取海洋数据。目前,针对水下目标已有声波、雷达、光电成像等多种探测方式,其中光电成像探测技术由于效率高,分辨率高,成像直观等特点,成为国内外重点研究发展的一种技术。但由于水面时刻受到扰动总是存在特定的波纹,因此直接获得的水下图像序列往往具有扭曲失真,影响对目标信息的获取。且由于水面波纹变化较为激烈,诸如自适应光学波前校正等方法也较难以用于水下目标成像应用领域。为此,众多学者开展了基于图像处理的复原方法,其中幸运块算法最具代表性。本论文主要研究内容为基于幸运块的水下扭曲图像校正算法,在Matlab等软件平台上进行仿真实验。论文主要的研究进展为:1)在传统水下扭曲图像的复原算法上,提出了一种基于结构张量和结构相似度的幸运块改进算法,可在校正图像扭曲的同时,明显提高复原图像的对比度;在主观视觉上优于传统幸运块算法,客观评价峰值信噪比由14.4提升至15.1。2)考虑到幸运块算法难以复原剧烈扭曲图像序列的局限性,提出一种将运动估计和幸运块相结合的幸运块处理算法,水下图像序列的时间均值图像作为静止图像,建立基于B样条的自由变换模型,将每一帧图像与均值图像进行配准,求得图像的运动场;使用插值方法对单帧图像进行运动补偿获,获得的均值图像;反复迭代,使得图像序列的扭曲程度大幅降低,在迭代完成后,再使用幸运块算法计算出一幅高质量的复原图像。实验结果表明,该算法在消除图像扭曲方面较前幸运块算法有了一定的改进,峰值信噪比提升至17.9。另外较几种国内外常用方法在主观视觉以及SSIM评价上都有一定优势。本文成果可为今后水下扭曲图像复原技术的研究提供一定参考价值。