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随着世界经济与科技的蓬勃发展，人类需求的物质资源也在不断增多，有限的陆地资源将无法满足人类的需求，因此人类将目光投向一望无际的海洋。海洋约占地球表面的71%，蕴藏着丰富的生物、矿产、化学和动力等资源。我国是一个海洋大国，拥有丰富的海洋资源。然而我国仍未达到海洋强国的标准，已开发的海洋资源仅仅是沧海一粟。因此，高效且合理地推进海洋资源的开发利用，让海洋服务于人类，对我国科技、经济和军事的发展具有十分重要的意义。为了充分了解海洋，提高海洋资源的开发和利用程度，获取海洋信息是不可或缺的一步。
第一，水下图像作为海洋信息的重要载体之一，在获取海洋信息时，扮演着重要的角色。然而，由于光在水中传播时受到水的衰减影响，并且不同波长的光所受到的衰减程度不同，使得最终呈现的水下图像往往颜色失真比较严重。其中，红色光受到的衰减最为严重，最远只能传播2～3m；蓝色光和绿色光受到的衰减较小，在水中的传播距离较远，因此水下图像在整体上往往呈现偏蓝色或偏绿色。另外，水中的悬浮粒子对光的散射作用，导致获取的水下图像叠加了相机视野内以及相机视野外的景物散射光，造成图像的清晰度和对比度下降。除了受外界环境的影响，还可能由于网络传输系统、成像设备的限制导致水下图像经过压缩而分辨率过低，细节不清晰，这类问题同样会降低水下图像的质量（简称降质）。低质量的水下图像大大降低了人类能从中获取的信息量，严重影响了水下勘探、水下考古、水下生物研究等工作，给一些水下计算机视觉任务（如目标检测、识别等）带来了巨大的挑战。因此，如何有效地提高水下图像的质量成为当前的热点话题。有效地提高水下图像的质量，能够为后续的水下作业提供巨大的帮助，加速推进海洋资源的开发进程。
第二，海洋生物是海洋生态环境的重要组成部分，研究人员通过人工潜水或者水下机器人拍摄等方法对海洋生物进行追踪、数量统计，通过研究海洋生物的分布情况、生活习性，采取有针对性的措施来维持海洋生态环境的健康可持续发展。但是，水下的复杂环境严重降低了拍摄到的视频或图像质量，仅凭研究人员肉眼难以准确发现目标，也极易在数量统计中产生偏差。目前急需一种代替肉眼来检测识别海洋生物的方法。传统的目标检测算法存在识别效果差、准确率低、识别速度慢等缺点，难以进行有效的海洋生物检测。近年来，深度学习在目标检测领域取得了巨大突破，在许多场景下，基于深度学习的目标检测都能取得不错的成效。但是，一般的目标检测算法在海洋场景中的表现并不理想，海洋环境及海洋生物的复杂性会严重干扰对海洋生物的检测效果。因此，如何有效提高水下目标的检测精度，进而加深对海洋场景的理解，也成为当前的热点话题。
第三，随着技术的不断进步，水利水电建设得到了长足发展。大坝作为水利水电工程中极为重要的基础设施，对农业灌溉、水力发电、防灾抗洪等具有深远的意义。大坝裂缝是威胁大坝正常运行的重大隐患，会影响大坝的强度和寿命，甚至引发渗漏、溃决等问题。大坝裂缝不仅存在于大坝的表面，还会向其内部延伸，是触发险情、恶化灾情和诱发惨剧的主要原因之一。及时准确地检测与识别大坝裂缝、诊断险情、加固修复大坝、保障大坝系统的正常工作具有重大意义。传统的人工检测方法因其速度慢、精度低、易受检测人员主观因素干扰等原因，已逐渐被基于水下机器人的视觉检测方法所取代。目前，基于水下机器人的视觉检测方法已成为水下大坝裂缝图像检测领域最为重要的无损检测方法之一，其典型的使用流程为：首先使用水下机器人采集图像，然后对水下大坝裂缝图像进行处理分析，以获取水下大坝裂缝图像的类型、位置和尺寸，从而为大坝健康状况诊断和加固修复提供指导意见。