1.一种水下光学图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，基于动态补偿因子进行水下图像颜色校正，通过评估水下光学图像的颜色衰减程度，计算动态补偿因子；针对图像像素的直方图分布特性，利用不同颜色通道间的像素分布标准差，对水下图像颜色进行校正；

S2、基于水下图像颜色进行校正后的图像颜色，利用分块索引策略，通过递归迭代，逐步定位直至满足设定的阈值，确定背景光估计值；

S3，基于获得的背景光估计值，完成水下图像的增强。

2.根据权利要求1所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，在步骤S1中，计算动态补偿因子，包括：根据灰度世界假设，对于一幅色彩正常的图像，各颜色通道的平均值趋于相同的数值，针对水下图像的颜色衰减，将颜色衰减程度划分为三个等级，包括轻度、中度和重度；定义动态补偿因子，根据不同的颜色衰减程度对图像进行针对性的颜色补偿，进行针对性的颜色补偿中，色偏值 的获取如下式：；

式中， 为颜色补偿前的图像， 为 的均值。

3.根据权利要求2所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，针对颜色通道间直方图分布特性，使用标准差的比值对图像中像素的位置 进行颜色补偿过程进行优化，颜色校正方法表示为：；

式中， 为初步颜色补偿后的图像， 为像素均值最大的颜色通道， 为图像中位置 的最终的增强结果， 为求解标准差，为动态补偿因子，根据不同颜色衰减程度来调整自身的值；为图像中像素的位置； 为 的均值， ，为红色通道，为绿色通道，为蓝色通道；

图像中像素的位置 进行颜色补偿过程包括：

将每个通道的像素值归一化到[0,1]区间；对图像中像素的位置 进行颜色补偿的过程表示为：。

4.根据权利要求1所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，在步骤S2中，确定背景光估计值，包括：S201，输入颜色校正后的水下图像；

S202，获取暗通道图像；

S203，执行分块索引策略：将暗通道图像分为四个大小相等的子图像；对分块后的子图像进行得分统计；

S204，通过不断对拥有最高得分的子区域进行迭代，选择得分最高的子图像作为背景光候选区域，直到子区域的大小符合设定好的阈值；若符合设定好的阈值，执行步骤S205；

S205，将该区域映射到经颜色校正后的水下输入图像上，选择所述输入图像最大像素值作为背景光估计值。

5.根据权利要求4所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，步骤S203中，得分的计算公式为：；

式中， 为该区域的得分， 为分割后的子区域， 为求解均值， 为求解标准差。

6.根据权利要求4所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，步骤S204中，若不符合设定好的阈值，返回步骤S203。

7.根据权利要求4所述的水下光学图像增强方法，其特征在于，步骤S205中，所述输入图像最大像素值为具有最高亮度的点。

8.一种水下光学图像增强系统，其特征在于，该系统实施如权利要求1‑7任意一项所述水下光学图像增强方法，该系统包括：水下图像颜色校正模块，用于基于动态补偿因子进行水下图像颜色校正，通过评估水下光学图像的颜色衰减程度，计算动态补偿因子，并针对图像像素的直方图分布特性，利用不同颜色通道间的像素分布标准差，对水下图像颜色进行校正；

背景光估计值确定模块，用于基于水下图像颜色进行校正后的图像颜色，利用分块索引策略，通过递归迭代，逐步定位直至满足设定的阈值，最终确定背景光估计值；

水下图像增强模块，用于基于获得的背景光估计值，完成水下图像的增强。

9.根据权利要求8所述的水下光学图像增强系统，其特征在于，所述水下光学图像增强系统搭载在计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述水下光学图像增强系统中的功能。

10.根据权利要求8所述的水下光学图像增强系统，其特征在于，所述水下光学图像增强系统在海洋生态监测、水下工程检测的水下光学成像系统上的应用。