1.一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于包括以下步骤：(1)暗通道还原：以经典暗通道理论为依据，对水下图像进行还原；

(2)无参考图像质量评价：使用无参考图像质量作为评价指标，根据失真图像的自身特征来估计图像的质量；

(3)整体优化：使用无参考图像质量作为评价指标，利用优化算法对经典暗通道理论中的参数进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(1)中，利用经典暗通道理论对水下图像进行还原，具体流程为：(1.1)水下图像由于光散射和水质吸收的问题导致发生图像退化的现象，一种是图像对比度的下降，一种是对比度的降低；而经典DCP算法的雾化模型为：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))       (1)其中，I(x)为水下失真图像，是已知图像；J(x)为水下真实图像，是待求解的图像；t(x)为透射率；A为水体背景估计；

水下图像的退化和空气中图像的退化是相似的；

(1.2)根据下列公式定义暗通道；

Jdark(x)＝miny∈Ω(x)(minc∈(r，g，b)Jc(y))    (2)其中，Jdark(x)表示暗通道图像，为一个单通道图像，且其值为标量；x＝[m，n]T表示图像中的像素坐标向量，m和n是像素坐标值；Jc(y)表示原图像中每个通道的图像，且其值为标量；c表示图像红绿蓝的三通道，Ω(x)表示以像素x为中心的一个窗口；y＝[m，n]T表示小窗口Ω(x)中的像素坐标向量；

(1.3)对于任意一幅输入图像，取其暗通道图像灰度值Jdark(x)最大的0.1％的像素点，对应于原输入图像的像素位置的每个通道灰度值的平均值，并计算出每个通道的大气光值Ac；

(1.4)根据公式(1)和上述步骤(1.3)获得的Ac，得到公式：其中，Ic(x)和Jc(x)分别表示已知图像和待解图像的c通道；

(1.5)设定透射率为定值 且公式(3)两边取最小值，则得到公式：其中，y表示小窗口Ω(x)中的像素，用于与原有的整副图的x做区别；

(1.6)根据暗通道先验理论，暗通道图像近似为0，即

(1.7)将公式(5)代入公式(4)中，得到公式：

(1.8)为防止去雾太过彻底，恢复出的景物不自然，故引入景深因子参数w，得到公式：其中，w取0～1；

(1.9)根据公式(8)进行图像恢复；

其中t0是为了防止透射率过小，导致增强的图像过于亮；max(t(x)，t0)取其括号内多个值中最大的值。

3.根据权利要求1所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(1.3)中，大气光值Ac是一个三元素向量，且其每一个元素分别对应于每一个颜色通道。

4.根据权利要求1所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(1.8)中，w取0.95。

5.根据权利要求1所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(2)中，无参考图像质量评价是通过多级深度表示的盲图像质量预测BLINDER，其从有37层的DNN模型VGGnet中提取多级表示，分别在每个层上计算一个特征表示，然后估计每个特征向量的质量得分，最后通过平均这些质量得分来估计整体质量。

6.根据权利要求1所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(3)中，优化算法采用粒子群算法，且其结合暗通道还原、无参考图像质量评价的整体优化的具体流程为：(3.1)初始化：首先，设置最大迭代次数ITmax，目标函数的自变量个数为1，粒子的最大速度Vmax，位置信息为整个搜索空间；设置粒子群规模为M，在速度区间和搜索空间上随机初始化速度Vid和位置Xid，其中i＝1～M；

(3.2)个体极值与全局最优解：定义适应度函数，个体极值为每个粒子找到的最优解，从这些最优解中找到一个全局值，与历史全局最优比较，并进行更新；

(3.3)更新速度和位置的公式如下：

Vid＝ωVid+C1random(0，1)(Pid-Xid)+C2random(0，1)(Pgd-Xid)  (9)Vid＝min(Vid，Vmax)     (10)Xid＝Xid+Vid       (11)

其中，Vid是粒子在空间中位置的更新速度；Xid是粒子在空间中的位置，即经典暗通道理论中景深因子的值；ω称为惯性因子；Pid为第i个个体变量的当前个体最优值的第d维；Pgd为全局历史最优值的第d维；C1和C2为加速因子；

(3.4)判断终止条件：如果满足两个条件之一，则转到步骤(3.5)；否则回到步骤(3.2)；

(3.5)输出：把此刻全局最优值作为最佳BLINDER_best的Xid作为景深因子参数w，并按照经典暗通道理论将水下图像还原的结果作为最优结果进行输出。

7.根据权利要求6所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(3.2)中，适应度函数为无参考图像质量评价中的BLINDER指标，且要求为越大越优；具体过程为：(3.2.1)把各个粒子的当前位置Xid作为每个暗通道还原中的景深因子参数w，然后把原有图像进行图像还原，再对每个还原出来的图像进行无参考图像质量评价，并得到每个还原图像的BLINDER指标；

(3.2.2)按照越大越优的标准进行比较后，得到这一轮M个粒子中的当前个体最优值，以及整个计算历史上所有粒子中的全局历史最优值，及其它们对应的空间位置Pid和Pgd，这些空间位置本质上是景深因子的值。

8.根据权利要求6所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(3.3)中，Vid是通过在与粒子的最大速度Vmax中选择最小值的方法，被限定了最大值；Xid的范围是在位置信息为整个搜索空间中被设定。

9.根据权利要求6所述的一种基于优化和暗通道的水下图像恢复方法，其特征在于：在上述步骤(3.4)中，两个条件分别为：(3.4.1)达到设定迭代次数ITmax；

(3.4.2)每代数之间的全局最优值差值满足最小界限。