1.一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，包括以下步骤：S1、提取颜色分量以及亮度分量：对水下图像每一个像素点分别提取红色分量IR、绿色分量IG、蓝色分量IB，并计算出平均亮度分量I：I＝(IR+IG+IB)/3

S2、计算RGB三通道的调整后均值：计算红色通道中像素值大于第一阈值的最亮的部分的像素点的均值Mr，作为红色通道调整后的均值，并计算绿色通道和蓝色通道各自的均值Mg、Mb；

S3、校正图像的色偏：将R、G、B三通道每一像素点与其对应的均值相除，处理完成得到各通道更新后的值I′R、I′G、I′B，具体计算公式为；

然后，将更新后的值拉伸至原始图像亮度，具体计算公式为：

其中，I′表示由I′R、I′G、I′B组成的图像，mean表示求图像的均值；

S4、计算颜色通道与亮度通道感受野外周输入：对步骤S1得到的亮度分量I以及步骤S3得到R、G、B三通道更新后的值拉伸至原始图像亮度I″R、I″G、I″B分别进行滤波，得到四个通道的感受野外周输入fsI、fsR、fsG、fsB；

S5、计算亮度通道感受野中心输入：

计算步骤S1得到的平均亮度分量I的均值M，若M小于第二阈值，则亮度通道感受野的中心输入fcI采用sigmoid函数调节，同时，将步骤S3得到的I″R、I″G、I″B也采用sigmoid进行再次更新；否则令fcI＝I，且I″R、I″G、I″B不作更新处理；

S6、计算颜色通道与亮度通道感受野外周所占权重：使用k表示RGB通道与亮度通道感受野外周权重，其计算公式为：其中，λ表示R、G、B三个通道，A为每个通道对应的最大值，I″λ(x，y)为经步骤S5处理后I″R、I″G、I″B对应(x，y)位置的像素值，kMAX为k值上限；

S7、计算亮度通道感受野响应：将步骤S4与S5计算得到的感受野中心和外周输入fcI与fsI代入双高斯差函数，计算得到亮度通道的感受野响应值，具体计算公式为：其中， 表示卷积，fcI(x，y)、fsI(x，y)表示图像中点(x,y)的感受野中心和外周输入，g(m，n；σc)、g(m，n；σs)表示大小为m*n的二维高斯函数，rodBp即为亮度通道的感受野输出结果；

S8、计算RGB三通道感受野的中心输入：对步骤S7得到的亮度通道感受野输出rodBp进行γgamma变换得到rodBp ，并与经步骤S5处理得到的I″R、I″G、I″B相乘共同构成R、G、B三通道的感受野中心输入fc，具体计算公式为：fcR＝I″R*rodBpγ

fcB＝I″G*rodBpγ

γ

fcB＝I″B*rodBp

其中，*表示乘号；

S9、计算RGB三通道感受野响应并输出：同步骤S7，将步骤S4与S8计算得到R、G、B三通道的感受野中心输入fcR、fcG、fcB以及外周输入fsR、fsG、fsB代入双高斯差函数来计算R、G、B三通道的感受野响应，具体计算公式为：R、G、B三个通道的感受野响应BpR、BpG、BpB即为三个通道增强后的去雾图像，将三个通道重新组合成一幅RGB图像，作为最终的输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于步骤S2所述的第一阈值为0.1，步骤S5所述的第二阈值为0.5。

3.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于步骤S2所述的最亮的部分像素点具体为最亮的50％的像素点。

4.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S4所述的滤波具体为均值滤波。

5.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中，为避免调整后红色通道均值过高，当调整后红色通道均值Mr大于绿色通道的均值Mg时，用绿色通道的均值Mg作为红色通道最终调整后的均值，即：Mr＝min(Mr，Mg)。

6.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S5对亮度通道感受野的中心输入fcI采用sigmoid函数调节具体如下：

7.根据权利要求4所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S4所述的均值滤波器的窗宽大小为大于3*3，小于15*15的任意大小。

8.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S7与步骤S9中所述的感受野中心和外周的高斯函数具体为：其中，δc的取值范围具体为0.2～0.8,δs取值为δc的3倍,m，n的取值范围具体为5～15的整数。

9.根据权利要求1所述的一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S8中所述γ的取值范围具体为0.4～0.6。